Android FFmpeg Series 04 — FFmpeg вызывает MediaCodec для жесткого декодирования
Android FFmpeg Series 04 — FFmpeg вызывает MediaCodec для жесткого декодирования

введение

В предыдущей статье мы использовали FFmpeg для мягкого декодирования и рендеринга локального видео в формате mp4.

Android FFmpeg Series 03 — декодирование и рендеринг видео

На основе предыдущей демонстрации в этой статье добавлена ​​возможность для FFmpeg использовать MediaCodec для жесткого декодирования, включая декодирование буфера, а затем использование OpenGL для рендеринга на экране и непосредственное декодирование в Surface, а затем на экране.

FFmpeg может использовать MediaCodec для получения AVPacket после декапсуляции, затем использовать jni для обратного вызова буфера на уровень Java, а затем вызывать MediaCodec на уровне Java. Вы также можете использовать AMediaCodec непосредственно на собственном уровне;

MP4, используемый для тестирования, закодирован в H264.

Поэтому при использовании двух вышеуказанных способов вызова MediaCodec необходимо сначала передать

“h264_mp4toannexb” filter

Конвертируйте AVPacket один раз,Соответствующий фон можетссылкаКодовый поток H264 Приложение B и AVCC

Однако в версии FFmepg5.0.1, используемой в этой серии руководств, соответствующие интерфейсы фильтра битового потока были удалены.

Итак, далее мы используем интерфейс C, который напрямую вызывает MediaCodec, предоставленный FFmpeg после версии 3.1, для реализации жесткого декодирования.

(https://trac.ffmpeg.org/wiki/HWAccelIntro)

Вы можете видеть, что в настоящее время он поддерживает только декодирование, но не кодирование.

компилировать

в предыдущемкомпилировать Просто откройте следующие три конфигурации в скрипте(ПодробностиссылкаAndroid FFmpeg Series 01 — компиляция и интеграция

Язык кода:javascript
копировать
--enable-jni \
--enable-mediacodec \
--enable-decoder=h264_mediacodec \

Нет необходимости настраивать аппаратное ускорение h264_mediacodec (его больше нет в списке)

--enable-hwaccel=h264_mediacodec

Декодировать буфер

Процесс декодирования аналогичен процессу мягкого декодирования, поэтому я не буду вдаваться в подробности.

Установите экземпляр JVM в FFmpeg

Язык кода:javascript
копировать
// libavcodec/jni.h
// int av_jni_set_java_vm(void *vm, void *log_ctx);
// Метод 1, в методе JNI_OnLoad, загруженном вызовом so.
// Второй метод: просто используйте вызов модуля ffmpeg. Этот метод можно выполнять несколько раз, если экземпляр jvm один и тот же.
JavaVM *javaVm = nullptr;
env->GetJavaVM(&javaVm);
if (javaVm != nullptr) {
    av_jni_set_java_vm(javaVm, nullptr);
}

Найдите декодер через «h264_mediacodec»

Поскольку декодер h264_mediacodec и идентификатор декодера h264 одинаковы, поэтому

Язык кода:javascript
копировать
// Мягкое решение
avcodec_find_decoder(id);
// При использовании жесткого декодирования медиакодека
avcodec_find_decoder_by_name(“h264_mediacodec”);

Следующие шаги точно такие же, как и шаги мягкого решения, никаких изменений не требуется.

Локальное тестирование использует мягкое решениеAVFrameФормат:AV_PIX_FMT_YUV420P,

использоватьh264_mediacodecЕдва решеноAVFrameФормат:AV_PIX_FMT_NV12

Декодировать на поверхность

Процесс декодирования и процесс мягкого декодирования также схожи. Здесь мы сосредоточимся на описании различий.

Вы также можете обратиться к ffmpeg5.0.1/doc/examples/hw_decode.c.

Необходимо жестко запрограммировать на Surface,Основное внимание уделяется конфигурацииget_formatиhw_device_ctx

Найти тип

Язык кода:javascript
копировать
AVHWDeviceType type = av_hwdevice_find_type_by_name("mediacodec");

Найдите hw_pix_fmt. Если вы его найдете, он поддерживает декодирование медиакодеком.

Язык кода:javascript
копировать
for (int i = 0; ; ++i) {
    const AVCodecHWConfig *config = avcodec_get_hw_config(h264Mediacodec, i);
    if (!config) {
        LOGE("Decoder: %s does not support device type: %s", h264Mediacodec->name,av_hwdevice_get_type_name(type))
        break;
    }
    if (config->methods & AV_CODEC_HW_CONFIG_METHOD_HW_DEVICE_CTX && config->device_type == type) {
        // AV_PIX_FMT_MEDIACODEC(165)
        hw_pix_fmt = config->pix_fmt;
        LOGE("Decoder: %s support device type: %s, hw_pix_fmt: %d, AV_PIX_FMT_MEDIACODEC: %d", h264Mediacodec->name,
                         av_hwdevice_get_type_name(type), hw_pix_fmt, AV_PIX_FMT_MEDIACODEC);
        break;
    }
}

метод get_hw_format

Язык кода:javascript
копировать
static enum AVPixelFormat hw_pix_fmt = AV_PIX_FMT_NONE;
static enum AVPixelFormat get_hw_format(AVCodecContext *ctx,
                                        const enum AVPixelFormat *pix_fmts) {
    const enum AVPixelFormat *p;

    for (p = pix_fmts; *p != -1; p++) {
        if (*p == hw_pix_fmt) {
            LOGI("get HW surface format: %d", *p);
            return *p;
        }
    }

    LOGE("Failed to get HW surface format");
    return AV_PIX_FMT_NONE;
}

Настройки контекста декодера get_format

Язык кода:javascript
копировать
mVideoCodecContext->get_format = get_hw_format;

Настройте hw_device_ctx

Язык кода:javascript
копировать
av_hwdevice_ctx_create(&mHwDeviceCtx, type, nullptr, nullptr, 0);
mVideoCodecContext->hw_device_ctx = av_buffer_ref(mHwDeviceCtx);

Чтобы использовать Декодировать на поверхности, вам также необходимо настроить AVMediaCodecContext.

Язык кода:javascript
копировать
if (surface != nullptr) {
    mMediaCodecContext = av_mediacodec_alloc_context();
    av_mediacodec_default_init(mVideoCodecContext, mMediaCodecContext, surface);
}

Из исходного кода вы можете видеть, что для сгенерированного медиакодека ctx установлено значение hwaccel_context декодера ctx.

Все вышеперечисленные шаги выполняются перед открытием декодера.,Остальные шаги соответствуют мягкому решению.,Просто часть декодированного AVFrame — это hw_pix_fmt, который мы нашли выше.,То естьAV_PIX_FMT_MEDIACODE

Рендеринг на поверхность

(http://mplayerhq.hu/pipermail/ffmpeg-devel/2016-March/191700.html)

Если вам нужно получить буфер с поверхности hw, вы можете преобразовать его через av_hwframe_transfer_data

(Демо по-прежнему является адресом предыдущей статьи, просто переключитесь на ветку разработки~)

ссылка

1. [Предварительное исследование жесткого решения медиакодека ffmpeg]

http://www.4k8k.xyz/article/tifentan/80605472#google_vignette

2. [FFmpeg вызывает MediaCodec для жесткого декодирования на Surface]

https://cloud.tencent.com/developer/article/1901883?from=article.detail.1928893

~~END~~

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose