1.FFmpeg源码分析: AVStream码流
2.使用VS2015在win7 x64上编译调试FFmpeg（附源码和虚拟机下载）
3.FFmpeg开发笔记（十二）Linux环境给FFmpeg集成libopus和libvpx
4.前端视频帧提取 ffmpeg + Webassembly
5.python爬取视频的源码技巧是什么?
6.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)

FFmpeg源码分析: AVStream码流

       在AVCodecContext结构体中，AVStream数组存储着所有视频、源码音频和字幕流的源码信息。每个码流包含时间基、源码时长、源码索引数组、源码怎么发现源码安全不安全编解码器参数、源码dts和元数据。源码索引数组用于保存帧数据包的源码offset、size、源码timestamp和flag，源码方便进行seek定位。源码

       让我们通过ffprobe查看mp4文件的源码码流信息。该文件包含5个码流，源码是源码双音轨双字幕文件。第一个是video，编码为h，帧率为.fps，分辨率为x，像素格式为yuvp。第二个和第三个都是audio，编码为aac，采样率为，立体声，语言分别为印地语和英语。第四个和第五个都是subtitle，语言为英语，编码器为mov_text和mov_text。

       调试实时数据显示，stream数组包含以下信息：codec_type（媒体类型）、猫爪制作视频源码codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate、channels等编解码器参数。

       我们关注AVCodecContext的编解码器参数，例如codec_type、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate和channels。具体参数如下：codec_type - 视频/音频/字幕；codec_id - 编码器ID；bit_rate - 位率；profile - 编码器配置文件；level - 编码器级别；width - 宽度；height - 高度；sample_rate - 采样率；channels - 音道数。

       AVStream内部的nb_index_entries（索引数组长度）和index_entries（索引数组）记录着offset、size、timestamp、flags和min_distance信息。在seek操作中，通过二分查找timestamp数组来定位指定时间戳对应的帧。seek模式有previous、next、nearest，通常使用previous模式向前查找。

       时间基time_base在ffmpeg中用于计算时间戳。软件库源码安装在rational.h中，AVRational结构体定义为一个有理数，用于时间计算。要将时间戳转换为真实时间，只需将num分子除以den分母。

使用VS在win7 x上编译调试FFmpeg（附源码和虚拟机下载）

       在探索使用VS在win7 x系统上编译调试FFmpeg的过程中，我们面临了一系列挑战。基于先前在win+VS环境下的经验，ShiftMediaProject配置方法类似，但编译过程中会遇到更多问题。经过仔细排查，我们成功解决了这些问题，为源码调试铺平了道路。

       配置过程首先涉及下载ShiftMediaProject，这部分细节可参照先前的教程。通过直接复用已经下载好的源码包，进行安装操作，我们避免了重复劳动。

       接下来，我们面对的是编译错误的挑战。在win7上使用VS编译ShiftMedia时，我们遇到了未找到方法[MSBuild] NormalizePath、未定义标识符DXVA_PicParams_VP9以及未找到 stddef.h 等头文件的问题。针对这些错误，我们采取了一系列解决策略。对于[MSBuild] NormalizePath问题，我们通过修改ShiftMediaProject\source\VSNASM asm.targets文件，将不一致的MSBuild版本兼容性问题予以解决。面对未定义标识符DXVA_PicParams_VP9，wr源码及用法我们采用宏关闭不使用的定义和引用，以适应win7系统特有的代码环境。最后，为了解决未找到 stddef.h 头文件的难题，我们确认并安装了对应的Windows SDK版本.0..0，确保开发环境的完整性。

       配置完成后，我们提供了一个可成功编译的FFmpeg源码包下载链接。关注公众号Qt未来工程师，通过后台回复获取下载地址。同时，我们还提供了可直接调试FFmpeg的虚拟机下载，同样关注该公众号并通过后台回复获取。

       至此，无论是win7还是win平台上的FFmpeg源码调试环境，都已经搭建完成。源码调试的准备工作至此全面完成，为后续深入探索FFmpeg的各项功能和特性提供了坚实的基础。

FFmpeg开发笔记（十二）Linux环境给FFmpeg集成libopus和libvpx

       在FFmpeg开发中，为了支持WebM格式的视频，特别是其音频编码的Opus和视频编码的VP8/VP9，需要在Linux环境中集成libopus和libvpx库。以下是具体的操作步骤：

       1. 安装libopus：首先，从ftp.osuosl.org下载libopus源码，如libopus-1.4。解压后，运行`./configure`进行配置，接着执行`make`和`make install`编译并安装。

       2. 安装libvpx：访问github.com/webmproject获取libvpx-1..1源码。gpt api源码案例解压后，使用`./configure --enable-pic --disable-examples --disable-unit-tests`配置，然后编译并安装，即`make`和`make install`。

       3. 重新编译FFmpeg：由于FFmpeg默认不支持opus和vpx，需要在FFmpeg源码目录下，通过`./configure`命令添加`--enable-libopus --enable-libvpx`选项。接着执行`make clean`清理，`make -j4`编译，最后使用`make install`安装并检查FFmpeg版本以确认成功启用。

       按照以上步骤，你就能在Linux环境中成功集成libopus和libvpx到FFmpeg，从而支持WebM格式的视频编码。《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书中的详细说明提供了完整的指导。

前端视频帧提取 ffmpeg + Webassembly

       实现前端视频帧提取的先进方法：ffmpeg + Webassembly

       现有的前端视频帧提取方法主要依赖canvas和video标签，但受限于浏览器对视频编码格式的支持，仅能处理MP4/WebM格式和H./VP8编码，无法处理自定义压制和封装的视频格式，导致无法截取正常视频帧。

       Webassembly的出现为解决此问题提供了可能。通过将ffmpeg编译为Webassembly库，前端可以完全实现视频帧截取。设计思路是：使用ffmpeg截取视频帧，通过canvas绘制提取的图像。

       一、wasm模块

       1. ffmpeg编译

       在ubuntu系统中安装emsdk，并下载ffmpeg源码。通过emcc编译ffmpeg，获取用于解码器的c依赖库和头文件。选择ffmpeg 3.3.9版本编译，禁用不需要的功能，得到压缩后体积为.6MB的wasm文件。

       2. 基于ffmpeg的解码器编码

       利用ffmpeg的解封装、解码和图像缩放转换接口，提取视频帧数据。解码后数据转换为AV_PIX_FMT_RGB格式，用于在canvas上绘制。

       3. wasm编译

       使用emcc将解码器代码和依赖库编译为wasm，输出供js调用的函数。

       二、js模块

       1. wasm内存传递

       将提取的视频帧数据转换为RGB格式，保存在内存中，供js读取并绘制图像。

       2. js与wasm交互

       通过内存传递，js与wasm交互，js写入内存，wasm读取数据并调用js方法。

       3. 图像数据绘制

       js读取内存中的图像数据，通过canvas绘制图像。图像数据补全A通道，完成图像绘制。

       三、wasm优化

       优化ffmpeg编译配置，选择业务场景常用的编码和封装格式，减少无用功能。调整wasm构建配置，改进初始化流程，降低内存占用，优化性能。

       四、总结

       ffmpeg + Webassembly技术为前端提供了一种高效实现视频帧提取的方法。Webassembly扩展了浏览器的应用能力，ffmpeg丰富的功能为更多应用场景提供了可能。随着技术的发展，此方案的性能优化和应用场景探索将不断深入。

python爬取视频的技巧是什么?

       安装 ffmpeg 软件，因为 b 站的音频数据和视频画面是分开的，需要 ffmpeg 合成后才能得到视频。ffmpeg 需要安装并配置变量环境后才能使用。可以通过找xyz 获取 ffmpeg 软件。

       在准备工作中，源代码中的 url 变量需要修改成你要下载的网址，如果不理解相对路径，按照笔记用打开文件夹。不懂相对路径知识，可能导致找不到下载的音频和视频画面，或程序找不到合成的音频和视频画面。

       运行代码后，在新建的爬虫文件夹中会多增加一个视频文件。若遇到下载失败的问题，可更改 url 和 title 变量。如果数据写入成功但没有合成视频，可能是视频标题中的特殊字符导致的问题。不懂正则表达式，可以直接修改 title 变量。

       更改代码还包括解决相对路径错误，这要求既懂相对路径又按指定方式打开文件夹。建议回看笔记中关于相对路径的内容以避免此类问题。

       对代码含义有疑问的读者，可关注后续笔记以获取详细解释。对于只想获取源代码的读者，可直接复制或联系 xyz 获取。

FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)

       FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、抗抖动、矩形标注、九宫格等。

       黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。

       视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。

       色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。

       去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。

       矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。

       绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。

       调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。

       将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。