Замечания по разработке FFmpeg (1) Создание среды разработки для систем Linux
Замечания по разработке FFmpeg (1) Создание среды разработки для систем Linux

Для новичков то, как настроить среду разработки для FFmpeg, является большим камнем преткновения, поскольку FFmpeg использует множество сторонних пакетов разработки, поэтому эти сторонние исходные коды необходимо сначала скомпилировать, а затем уже можно компилировать сторонние библиотеки. интегрирован в FFmpeg. Однако, учитывая, что вначале мы вызывали только API FFmpeg,,Я не буду сразу менять исходный код FFmpeg.,Так что просто установите в систему хорошую динамическую библиотеку FFmpeg.,即可着手编写简单изFFmpegпрограмма。Например этот сайтhttps://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releasesУже предоставленокомпилировать通过изFFmpegкомплект разработки,Включая версии для разработки для Linux, Windows и других системных сред. Для версии установочного пакета FFmpeg для Linux, представленной на этом сайте.,Вам необходимо заранее установить библиотеку glibc версии не ниже 2.22.,в противном случаекомпилироватьFFmpegпрограмма会报错“undefined reference to `_ZGVdN4vv_pow@GLIBC_2.22'». Ниже описаны подробные шаги по установке скомпилированного FFmpeg в системе Linux.

1. Установите glibc

1、Перейдите на этот сайт, чтобы скачать2.23版本изglibcПакет исходного кодаhttp://ftp.gnu.org/gnu/glibc/。Уведомление:Хотя просьбаglibcВерсия не ниже2.22,Однако не рекомендуется устанавливать слишком высокую версию glibc.,Поскольку более высокие версии glibc зависят от Python,Очистка среды Python потребует немало усилий.,Так что достаточно сделать версию 2.23 которая чуть выше 2.22.,То есть скачайте этот сжатый пакетhttp://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.23.tar.gz。 2. Сначала распакуйте пакет исходного кода glibc, затем войдите в каталог исходного кода glibc, затем создайте каталог сборки и войдите в каталог, то есть последовательно выполните следующие команды:

Язык кода:javascript
копировать
tar zxvf glibc-2.23.tar.gz
cd glibc-2.23
mkdir build
cd build

3. Выполните следующие команды в каталоге сборки, чтобы настроить, скомпилировать и установить glibc:

Язык кода:javascript
копировать
../configure --prefix=/usr
make
make install

После успешной установки вы найдете последние версии libc.so (также libc.so.6 и libc-2.23.so) и libmvec.so (также libmvec.so.1 и libmvec-2.23) в каталоге /usr/lib64. so) и другие файлы библиотеки.

2. Установите FFmpeg.

1. Перейдите на этот веб-сайт, чтобы загрузить установочный пакет FFmpeg, скомпилированный в среде Linux https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases, например ffmpeg-master-latest-linux64-gpl-shared.tar.xz. . 2. Разархивируйте скачанный установочный пакет FFmpeg в каталог /usr/local/ffmpeg, то есть последовательно выполните следующие команды:

Язык кода:javascript
копировать
cd /usr/local
tar xvf ffmpeg-master-latest-linux64-gpl-shared.tar.xz
mv ffmpeg-master-latest-linux64-gpl-shared ffmpeg

3. Введите команду cd, чтобы вернуться в исходный каталог текущего пользователя, и используйте vi, чтобы открыть .bash_profile в этом каталоге, то есть последовательно выполните следующие команды:

Язык кода:javascript
копировать
cd
vi .bash_profile

4. Переместите курсор в конец файла, нажмите клавишу a, чтобы войти в режим редактирования, а затем добавьте следующие две строки конфигурации переменной среды в конец файла:

Язык кода:javascript
копировать
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/ffmpeg/lib
export LD_LIBRARY_PATH

Затем сохраните и выйдите из файла, то есть сначала нажмите клавишу Esc, чтобы выйти из режима редактирования, затем нажмите клавишу двоеточия, затем введите wq и нажмите клавишу Enter, чтобы завершить операцию модификации. 5. Выполните следующую команду, чтобы загрузить последние переменные среды:

Язык кода:javascript
копировать
source .bash_profile

Затем выполните следующую команду просмотра переменных среды:

Язык кода:javascript
копировать
env | grep PATH

Обнаружено, что строка LD_LIBRARY_PATH, отображаемая консолью, содержит /usr/local/ffmpeg/lib, что указывает на то, что каталог библиотеки FFmpeg был загружен в переменную среды LD_LIBRARY_PATH.

3. Написание тестовых программ

1. Создайте файл кода C с именем hello.c и заполните следующее содержимое кода:

Язык кода:javascript
копировать
#include <libavutil/avutil.h>

int main(int argc, char* argv[]) {
    av_log(NULL, AV_LOG_INFO, "hello world\n");
}

2. Сохраните и выйдите из файла и выполните следующую команду для компиляции hello.c:

Язык кода:javascript
копировать
gcc hello.c -o hello -I/usr/local/ffmpeg/include -L/usr/local/ffmpeg/lib -lavformat -lavdevice -lavfilter -lavcodec -lavutil -lswscale -lswresample -lpostproc -lm

3. Запустите скомпилированную программу hello, то есть выполните следующую команду:

Язык кода:javascript
копировать
./hello

Обнаружено, что консоль отображает сообщение журнала «Привет, мир», указывающее, что тестовая программа работает нормально, что указывает на то, что среда разработки FFmpeg успешно установлена.

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