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h264解码器基础学习(1)

一、前言: 从这一节开始,我们真正进入了解码的过程。...但是h264的出现把这个数据量降到了百分之一,2个数量级,这实在太可怕了,技术的发展真的是强大。 其实h264编解码,就是从YUV文件和h264文件中相互转化的过程。...不同的是,YUV数据量大,结构简单,适合在本地显示使用,h264数据量小,无法直接显示,适合传输使用。这也就是编码器和解码器存在的意义。...二、基础知识: 2.1 为什么h264可以压缩: 本来没打算写这些,聊到这里感觉避不过去,就简单聊两句。 为什么h264可以实现压缩?...这个header非常重要,决定了这个NALU的类型,重要性,也决定了解码器如何去解码,以及能获取到的信息。

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    解码decode-提取视频数据h264和YUV

    上面的故事包含音视频的数据概念: 非常大的原始数据: 音频pcm --> 巨兽白皇 编码后较小数据: 音频aac --> 人型萌白皇 非常大的原始数据: 视频YUV --> 巨兽黑皇 编码后较小数据: 视频h264...--> 人型萌黑皇 mp4、ts、avi等封装体格式: aac + h264 ---->封印挂坠 播放器怎么播放的: 拆封封装格式-->召唤寻找编码流-->解码流 --> 渲染呈现 这篇的目标是将挂坠...avcodec_free_context(&cc_ctx);//关闭环境 av_frame_free(&frame);//释放本体 av_packet_free(&pkt);//释放载体 } 复制代码 运行后会生成h264...---- AVCodecParameters: 编解码器的参数,从AVStream的codecpar获取,取代codec属性。可以获取流的参数,如视频流宽、高、编解码器类型、编解码器id等。...---- AVPacket: 编码后的码流,对应现视频,data字段也就是以及压缩后的h264数据。初次之外还有其他信息: ?

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    解密H264、AAC硬件解码的关键扩展数据处理

    因为在解码这些数据之前,需要对解码器做一些配置,典型的就是目前流行的高清编码“黄金搭档”组合H264 + AAC的搭配。...本文将讲述H264和AAC的关键解码配置参数的解析,如果没有这些配置信息,数据帧往往不完整,导致了解码器不能解码。...如果视频流是H264,这个extradate里面就包含了H264的配置信息,这个扩展数据有如下定义: ? 详细解释可以参考“ISO-14496-15AVC file format”文档。...ADTS所需的数据仍然是放在上面的扩展数据extradata中,我们需要先解码这个扩展数据,然后再从解码后的数据信息里面重新封装成ADTS头信息,加到每一帧AAC数据之前再送解码器,这样就可以正常解码了...通过以上对H264和AAC的扩展数据处理,播放各种“黄金搭档”的多媒体文件、流媒体、视频点播等都应该没有问题了。

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    从零实现一个h264解码器(一)

    前言: 大家好,今天给大家分享一个系列文章,是关于h264解码器的,实战性比较多,文章里面就不会过多介绍关于h264的相关基础知识了。...这一部分我觉得比较有意义的是,可以把之前学的理论知识,现在可以用代码实战起来,这样学习的效果是最好,同时h264这里面涉及到的知识本身就很有难度,比如大家平时看一些文章或者书籍,一些概念理论很抽象,看完之后...,过程很简单,就是打开要分析的h264文件,然后将它读入缓冲区。...我们遵循最简单方便的原则,缓冲区开辟50M,这样就能将h264码流一次读入缓冲区,而不用考虑其他操作: FILE *fp_h264 = fopen("test.h264", "rb"); if (...码流中的nalu [h264协议文档位置]:Annex B @param buff h264码流 @param buff_size 码流大小 @param curr_nal_start 当前找到的nalu

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    使用C#+FFmpeg+DirectX+dxva2硬件解码播放h264流

    --enable-shared --enable-small --disable-all --disable-autodetect --enable-avcodec --enable-decoder=h264...我对此持保留意见(等我程序报错了再说) 将收到的数据送入ffmpeg解码并将拿到的数据进行展示   这里值得一提的是get_format,官方有一个示例,下图 ?...官方的硬解码示例 它有一个get_format过程(详见215行和63行),我没有采用。...这里给大家解释一下原因: 这个get_format的作用是ffmpeg给你提供了多个解码器让你来选一个,而且它内部有一个机制,如果你第一次选的解码器不生效(初始化错误等),它会调用get_format第二次...让你再选一个,而我们首先认定了要用dxva2的硬件解码器,其次,如果dxva2初始化错误,ffmpeg内部会自动降级为内置264软解,因此我们无需多此一举。

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    如何使用libavcodec将.h264码流文件解码为.yuv图像序列?

    = nullptr){ fclose(output_file); output_file= nullptr; } } 二.视频解码器的初始化   解码器的初始化和编码器初始化类似...<<endl; return -1; } return 0; } 三.解码循环体   解码循环体至少需要实现以下三个功能:     1.从输入源中循环获取码流包     ...2.将当前帧传入解码器,获取输出的图像帧     3.输出解码获取的图像帧到输出文件   从输入文件中读取数据添加到缓存,并判断输入文件是否到达结尾: io_data.cpp int32_t end_of_input_file...<<endl; return -1; } out_size=read_size; return 0; }   解码循环体:在解码循环体中,有一个核心函数av_parser_parse2...pBuf[i],1,width,output_file); pBuf[i]+= pStride[i]; } } return 0; }   关闭解码器

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    IOS 列表性能优化-图片解码性能优化

    前言 为什么需要对图片进行解码操作? 事实上,不管是 JPEG 还是 PNG 图片,都是一种压缩的位图图形格式。...详见 谈谈 iOS 中图片的解压缩 IOS 中图片格式问题与性能优化 iOS开发:图片格式与性能优化 1.图片解码到底有多卡?...2.如何对图片解码部分进行优化 方案很简单: 解码的过程是可以直接放在子线程中的,解码完成后可以在主线程中将图片赋值给imageView.image并且缓存下来,下次再次查找到相同的图片直接在缓存中读取就可以了...这个过程是不是听起来很熟悉,是的,这个过程已经有很有多的第三方库实现过了,其中最有名的就是SDWebImage了,SDWebImage的解码方法是decodedImageWithImage,使用了CGContextDrawImage

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    “干净”的代码,贼差的性能

    单单把代码改得“老派”一点,我们就让性能提升了 1.5 倍。是的,别用 C++ 多态这种无关紧要的东西,性能马上就有了改善。...10 倍性能提升绝对非同小可,毕竟就连多年之前推出的 iPhone 6(现代性能基准测试所能支持的最老机型),其性能也只是 iPhone 14 Pro Max 的三分之一。...总之,只是在形状计算中增加了一个属性,速度差就从 10 倍变成了 15 倍,相当于硬件性能从 2023 年一下子倒退回了 2008 年!一个参数,抹灭 14 年硬件发展,是不是很大胆?...毕竟有时候这样能获得更好的性能。但人家没那么讲,只是说别自我重复,那这话还是相当合理的。 最重要的是,我们完全可以在遵循第五条的同时保持合理的代码性能。...我强烈建议他们能用大星号标明“采取这些规则,您的代码性能将缩水十几倍”。 你选择干净的代码还是不错的性能?

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    虚函数的性能真的那么差?

    昨天在查阅某个问题的时候,突然看到了关于各个操作的性能损耗,今天就借助这篇文章,聊聊我们印象中性能很差的虚函数~~。...; // p为实际对象的地址,即Base对象 (*b1->vptr[i])(p); // p为实际对象的地址,即Derived对象 好了,上述这个过程仅仅是本文的后续内容的一个铺垫,往往,我们说虚函数性能差...,是因为虚表的查找过程导致性能较普通函数或者普通成员函数查,嗯,相信很多人和我一样,认为这个差,是很差~~ 性能 直到我昨天在查阅某个问题的时候,恰好看了一张各种操作的性能分析图,算是颠覆了之前的某些认知...好了,图来了~~ 从上图可以看出,我们所理解的虚函数性能(准确的说是查虚表)的性能,与L3差不多,整数除法操作的一半性能。...,慎用多线程,毕竟其上下文切换开销很大•异常处理的性能损耗超过我们想象•尽量避免系统/内核调用

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    视频编解码性能优化与实现

    视频编解码性能优化与实现 视频编解码技术不断迭代的背后,是来自人们对交互体验提出更高清、更沉浸、更低延时的更高要求。...人、视频、编码标准,在这个需求闭环中,视频编解码技术无疑是串联整个闭环中的重要角色,到底视频编解码的性能有哪些优化?又有哪些实际的落地应用?将是本专题重点关注的内容。...东南亚大部分地区手机用户使用的是国内2010年左右普及的千元机机型,这些手机在视频编解码、图像处理方面存在严重的性能瓶颈。并且,当地网络基础设施建设不太完善,在这样的网络条件下传输媒体数据谈何容易。...第三,性能上的优化。一入多出编码,端上快速算法,SIMD指令集优化,服务于点播多清晰度转码平台,端上编码SDK等。...随着AI和多媒体技术的发展,智能安防、智慧城市、自动驾驶、工业互联网等场景对机器智能后端任务性能更加关注,编码方式与面向人眼的视觉编码会有很大不同。

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