效果图
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由于
png1licecap
录制的GIF失帧太严重, 都模糊掉了, 再放两张高清截图
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前言
今年三月份,斗鱼
获腾讯
领投的1亿美元融资的消息被各大平台报道转载,在电竞、泛娱乐已是热门投资的当下,网络直播平台自然也获得了各界的关注。盗用两张关于游戏直播的趋势图
这还仅仅是游戏直播这块的蛋糕.直播
行业的竞争会越来越激烈, 不管是主播还是直播平台都面临着激烈的竞争, 当然直播
行业也会越来越规范, 直播元素也越来越多.
视频直播初窥
视频直播,可以分为 采集,前处理,编码,传输, 服务器处理,解码,渲染
-
采集: iOS系统因为软硬件种类不多, 硬件适配性比较好, 所以比较简单. 而Android端市面上机型众多, 要做些机型的适配工作.PC端是最麻烦的, 各种奇葩摄像头驱动.所以现在很多的中小型直播平台, 都放弃了PC的直播, 更有一些直播平台只做iOS端的视频直播.
-
前处理: 美颜算法,视频的模糊效果, 水印等都是在这个环节做. 目前iOS端最著名开源框架的毫无疑问就是
GPUImage
.其中内置了125种渲染效果, 还支持各种脚本自定义. 我高仿的喵播
的美颜效果也是基于GPUImage
的. -
编码: 重难点在于要在分辨率,帧率,码率,GOP等参数设计上找到最佳平衡点。iOS8之后,
Apple
开放了VideoToolbox.framework
, 可以直接进行硬编解码, 这也是为什么现在大多数直播平台最低只支持到iOS8的原因之一. iOS端硬件兼容性比较好, 可以直接采取硬编码. 而Android得硬编码又是一大坑. -
传输: 这块一般都是交给
CDN
服务商.CDN
只提供带宽和服务器之间的传输, 发送端和接收端的网络连接抖动缓存还是要自己实现的.目前国内最大的CDN
服务商应该是网宿
. -
服务器处理: 需要在服务器做一些流处理工作, 让推送上来的流适配各个平台各种不同的协议, 比如:RTMP,HLS,FLV...
-
解码和渲染: 也就即音视频的播放. 解码毫无疑问也必须要硬解码. iOS端兼容较好, Android依然大坑.这块的难点在于音画同步, 目前很多直播平台这块是硬伤.国内比较好的开源项目应该是B站开源的<a href="https://github.com/Bilibili/ijkplayer">ijkplayer </a>.
斗鱼
就是基于<a href="https://github.com/Bilibili/ijkplayer">ijkplayer </a>的, 本项目也是基于<a href="https://github.com/Bilibili/ijkplayer">ijkplayer </a>的.
技术坑 : 降噪, 音频解码器, 蓝牙适配, 回声消除, 信令控制, 登录, 鉴权, 权限管理, 状态管理, 应用消息, 消息推送, 礼物系统, 即时聊天, 支付系统, 统计系统, 数据库, 缓存, 分布式文件存储, 消息队列, 运维系统等等大小不一的坑等你来填!!!
资金坑 : 以带宽为例, 2万人同时在线, 手机码率在600KB, 每个月的带宽费用至少在30万左右. 根据欢聚时代(YY)15年四季度财务报, 他们的带宽成本为人民币1.611亿元, 折合每月5000万+. 人力成本+渠道支出和其他支出就不详谈了.
社会坑: 还得每时每刻与各种黑暗势力斗争, 包括色情, 广告, 刷小号, 刷充值, 告侵权, DDos...(我反编译
喵播
的官方APP, 他们的项目名就叫Shehui
, O(∩_∩)O哈哈~)
项目下载地址
<a href="https://github.com/SunLiner/MiaowShow">GitHub下载地址</a>
前期准备
项目主要是基于<a href="https://github.com/Bilibili/ijkplayer">ijkplayer </a>的. 最好是打包成framework
. 原本我准备写一个打包教程, 不过后来在简书上发现了一篇特别详细的打包blog, 分享给大家: <a href="http://www.jianshu.com/p/1f06b27b3ac0">http://www.jianshu.com/p/1f06b27b3ac0</a>.
如果你根据教程打包失败了(当然这种几率比较小), 我这还有一份我已经打包好的(Release版), 下载地址:
链接:http://pan.baidu.com/s/1eRVetdK 密码:2dc0
下载后, 直接解压即可.
项目文件结构
-
Frameworks: 如果文件夹不存在, 点击
classes
选择Show in Finder
, 新建一个即可, 将你打包的或者下载的framework
拖入其中并拉进项目中. 你也可以自己建一个文件夹, 把这个Frameworks
直接delete
即可 -
Profile : 个人中心, 这里面只有一个
ProfileController
. 因为总写重复代码, 都写吐了, 这儿有兴趣的自己写一下吧, So easy... -
Network : 关于网络连接的工具类. 关于网络的实时监控, 网络状态的切换, 网络请求的工具类都在这里面.
-
Other : 全局的常量. 当然你也可以在里面将文件结构更加细化.
-
Home : 包含最新主播, 最热直播, 关注的直播, 礼物排行榜等模块. 还有最重要的视频直播也在这里面了.
-
ShowTime :见名知意. 视频直播的前处理, 智能美颜和H264硬编码等都在这里面.
-
Main :
UITabBarController
和UINavigationController
的配置 -
Toos : 这儿命名有点不规范, 这里面放置的都是项目用到的分类
-
Login : 登录模块
-
Resource : 项目用到的资源文件
项目详解
- tip1: 判读网络类型.
在观看直播的时候, 我们通常都是用WiFi或者3/4G(土豪级别的), 一般用户在进行网络切换的时候, 我们都要给出友善的提示, 告诉TA: 您的网络状态切换到了XX状态. 假设用户从WiFi切换到4G, 你的应用也没个提醒, 导致TA的流量归零甚至欠了运营商一屁股的钱, 我想你的APP的用户体验也就归零或者为负了.
我们可以使用苹果的Reachability
结合下面的代码实时监听网络状态的改变
typedef NS_ENUM(NSUInteger, NetworkStates) {
NetworkStatesNone, // 没有网络
NetworkStates2G, // 2G
NetworkStates3G, // 3G
NetworkStates4G, // 4G
NetworkStatesWIFI // WIFI
};
// 判断网络类型
+ (NetworkStates)getNetworkStates
{
NSArray *subviews = [[[[UIApplication sharedApplication] valueForKeyPath:@"statusBar"] valueForKeyPath:@"foregroundView"] subviews];
// 保存网络状态
NetworkStates states = NetworkStatesNone;
for (id child in subviews) {
if ([child isKindOfClass:NSClassFromString(@"UIStatusBarDataNetworkItemView")]) {
//获取到状态栏码
int networkType = [[child valueForKeyPath:@"dataNetworkType"] intValue];
switch (networkType) {
case 0:
//无网模式
states = NetworkStatesNone;
break;
case 1:
states = NetworkStates2G;
break;
case 2:
states = NetworkStates3G;
break;
case 3:
states = NetworkStates4G;
break;
case 5:
{
states = NetworkStatesWIFI;
}
break;
default:
break;
}
}
}
//根据状态选择
return states;
}
- tip2: 登录模块
如果你多运行几次就会发现, 登录模块背景中播放的视频是2个视频每次随机播放一个的.并且是无限重复的, 也就是说只要你一直呆着登录界面, 就会单视频循环播放当前的视频. 这儿的登录只是几个按钮, 没有具体的登录逻辑, 随便点哪一个按钮都可以进入首页.
我们需要监听视频, 是否播放完成.
// 监听视频是否播放完成
[[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(didFinish) name:IJKMPMoviePlayerPlaybackDidFinishNotification object:nil];
如果播放完成了, 让IJKFFMoviePlayerController
再次play
即可
- (void)didFinish
{
// 播放完之后, 继续重播
[self.player play];
}
- tip3: 首页
这种效果相信很多人都看到过或者做过.我简单说一下我的做法(不一定是最佳的, 只是提供一个思路)
一个父控制器
HomeViewController
+三个子控制器(最热/最新/关注. 每个控制器各自管理自己的业务逻辑, 高内聚低耦合). 重写HomeViewController
的loadView
, 将self.view
替换成UIScrollView
. 将三个子控制器的view
添加到UIScrollView
上即可. 其他的效果实现, 请参照我的代码, 都有详细的中文注释.
- tip4: 直播(面向观众端)
这个是整个项目的重点之一了.这种直播的布局, 应该是比较主流的了. 我下载的好多直播类APP都是这个项目布局, 包括YY也是这种界面布局.这个里面涉及的东西比较多了, 三言两语真说不清.
简单说一下已经实现的效果:
A: 主播的直播
B: 关联主播的视频直播, 默认是只有界面, 没有声音的. 点击该视图可以切换到此主播
C: 下拉切换另一个主播, 这个功能是很常见的. 做法是直播控制器是一个UICollectionViewController
, 只有一个cell
, 且cell.frame
就是self.collectionViewb.bounds
. 我们进入直播控制器的时候, 其实是传进去一个关联主播数组, 每次下拉的时候, 就加载数组里面的主播
D. 查看观众席的观众详情
E. 查看主播详情
F. 足迹: 粒子动画, 后面详解
G. 弹幕: 点击最下方的工具栏第一个按钮可以开启/关闭弹幕, 后面详解
...
- tip5: 粒子动画实现游客足迹
粒子动画的layer是添加到播放器的view上面的. 下面代码有详细的注释
CAEmitterLayer *emitterLayer = [CAEmitterLayer layer];
// 发射器在xy平面的中心位置
emitterLayer.emitterPosition = CGPointMake(self.moviePlayer.view.frame.size.width-50,self.moviePlayer.view.frame.size.height-50);
// 发射器的尺寸大小
emitterLayer.emitterSize = CGSizeMake(20, 20);
// 渲染模式
emitterLayer.renderMode = kCAEmitterLayerUnordered;
// 开启三维效果
// _emitterLayer.preservesDepth = YES;
NSMutableArray *array = [NSMutableArray array];
// 创建粒子
for (int i = 0; i<10; i++) {
// 发射单元
CAEmitterCell *stepCell = [CAEmitterCell emitterCell];
// 粒子的创建速率,默认为1/s
stepCell.birthRate = 1;
// 粒子存活时间
stepCell.lifetime = arc4random_uniform(4) + 1;
// 粒子的生存时间容差
stepCell.lifetimeRange = 1.5;
// 颜色
// fire.color=[[UIColor colorWithRed:0.8 green:0.4 blue:0.2 alpha:0.1]CGColor];
UIImage *image = [UIImage imageNamed:[NSString stringWithFormat:@"good%d_30x30", i]];
// 粒子显示的内容
stepCell.contents = (id)[image CGImage];
// 粒子的名字
// [fire setName:@"step%d", i];
// 粒子的运动速度
stepCell.velocity = arc4random_uniform(100) + 100;
// 粒子速度的容差
stepCell.velocityRange = 80;
// 粒子在xy平面的发射角度
stepCell.emissionLongitude = M_PI+M_PI_2;;
// 粒子发射角度的容差
stepCell.emissionRange = M_PI_2/6;
// 缩放比例
stepCell.scale = 0.3;
[array addObject:stepCell];
}
emitterLayer.emitterCells = array;
[self.moviePlayer.view.layer insertSublayer:emitterLayer below:self.catEarView.layer];
-
tip6: 弹幕
弹幕使用的也是一个第三方轮子<a href="https://github.com/unash/BarrageRenderer">BarrageRenderer </a>. 这个开源项目的文档都是中文的, 用法也是很简单的.基本配置
_renderer = [[BarrageRenderer alloc] init];
// 设置弹幕的显示区域. 基于父控件的.
_renderer.canvasMargin = UIEdgeInsetsMake(ALinScreenHeight * 0.3, 10, 10, 10);
[self.contentView addSubview:_renderer.view];
弹幕配置
#pragma mark - 弹幕描述符生产方法
/// 生成精灵描述 - 过场文字弹幕
- (BarrageDescriptor *)walkTextSpriteDescriptorWithDirection:(NSInteger)direction
{
BarrageDescriptor * descriptor = [[BarrageDescriptor alloc]init];
descriptor.spriteName = NSStringFromClass([BarrageWalkTextSprite class]);
descriptor.params[@"text"] = self.danMuText[arc4random_uniform((uint32_t)self.danMuText.count)];
descriptor.params[@"textColor"] = Color(arc4random_uniform(256), arc4random_uniform(256), arc4random_uniform(256));
descriptor.params[@"speed"] = @(100 * (double)random()/RAND_MAX+50);
descriptor.params[@"direction"] = @(direction);
descriptor.params[@"clickAction"] = ^{
UIAlertView *alertView = [[UIAlertView alloc]initWithTitle:@"提示" message:@"弹幕被点击" delegate:nil cancelButtonTitle:@"取消" otherButtonTitles:nil];
[alertView show];
};
return descriptor;
}
最后一步, 千万要记得start
[_renderer start];
- tip7: 智能美颜效果
现在的直播平台, 美颜是标配. 不然绝大多数的主播都是没法看的.美颜算法需要用到GPU编程, 需要懂图像处理的人. 图像处理这一块我不是很熟悉, 相关的文献也是看得云里雾里的. 所以, 依然使用开源的轮子:<a href="https://github.com/BradLarson/GPUImage"> GPUImage </a>. 这个开源框架有近1.3W+star(7月5日数据), 真不是盖的, 内置125种滤镜效果, 没有你想不到, 只有你不会用. 我的项目中都有详细的用法, 还是很简单的. 在这里摘抄一份其.h文件的注释. 一方面方便大家修改我项目中的美颜效果, 另一方面也是做个备份.(具体出处我真忘了, 如果有人找到了源地址链接, 可以联系我加上)
#import "GLProgram.h"
// Base classes
#import "GPUImageOpenGLESContext.h"
#import "GPUImageOutput.h"
#import "GPUImageView.h"
#import "GPUImageVideoCamera.h"
#import "GPUImageStillCamera.h"
#import "GPUImageMovie.h"
#import "GPUImagePicture.h"
#import "GPUImageRawDataInput.h"
#import "GPUImageRawDataOutput.h"
#import "GPUImageMovieWriter.h"
#import "GPUImageFilterPipeline.h"
#import "GPUImageTextureOutput.h"
#import "GPUImageFilterGroup.h"
#import "GPUImageTextureInput.h"
#import "GPUImageUIElement.h"
#import "GPUImageBuffer.h"
// Filters
#import "GPUImageFilter.h"
#import "GPUImageTwoInputFilter.h"
#pragma mark - 调整颜色 Handle Color
#import "GPUImageBrightnessFilter.h" //亮度
#import "GPUImageExposureFilter.h" //曝光
#import "GPUImageContrastFilter.h" //对比度
#import "GPUImageSaturationFilter.h" //饱和度
#import "GPUImageGammaFilter.h" //伽马线
#import "GPUImageColorInvertFilter.h" //反色
#import "GPUImageSepiaFilter.h" //褐色(怀旧)
#import "GPUImageLevelsFilter.h" //色阶
#import "GPUImageGrayscaleFilter.h" //灰度
#import "GPUImageHistogramFilter.h" //色彩直方图,显示在图片上
#import "GPUImageHistogramGenerator.h" //色彩直方图
#import "GPUImageRGBFilter.h" //RGB
#import "GPUImageToneCurveFilter.h" //色调曲线
#import "GPUImageMonochromeFilter.h" //单色
#import "GPUImageOpacityFilter.h" //不透明度
#import "GPUImageHighlightShadowFilter.h" //提亮阴影
#import "GPUImageFalseColorFilter.h" //色彩替换(替换亮部和暗部色彩)
#import "GPUImageHueFilter.h" //色度
#import "GPUImageChromaKeyFilter.h" //色度键
#import "GPUImageWhiteBalanceFilter.h" //白平横
#import "GPUImageAverageColor.h" //像素平均色值
#import "GPUImageSolidColorGenerator.h" //纯色
#import "GPUImageLuminosity.h" //亮度平均
#import "GPUImageAverageLuminanceThresholdFilter.h" //像素色值亮度平均,图像黑白(有类似漫画效果)
#import "GPUImageLookupFilter.h" //lookup 色彩调整
#import "GPUImageAmatorkaFilter.h" //Amatorka lookup
#import "GPUImageMissEtikateFilter.h" //MissEtikate lookup
#import "GPUImageSoftEleganceFilter.h" //SoftElegance lookup
#pragma mark - 图像处理 Handle Image
#import "GPUImageCrosshairGenerator.h" //十字
#import "GPUImageLineGenerator.h" //线条
#import "GPUImageTransformFilter.h" //形状变化
#import "GPUImageCropFilter.h" //剪裁
#import "GPUImageSharpenFilter.h" //锐化
#import "GPUImageUnsharpMaskFilter.h" //反遮罩锐化
#import "GPUImageFastBlurFilter.h" //模糊
#import "GPUImageGaussianBlurFilter.h" //高斯模糊
#import "GPUImageGaussianSelectiveBlurFilter.h" //高斯模糊,选择部分清晰
#import "GPUImageBoxBlurFilter.h" //盒状模糊
#import "GPUImageTiltShiftFilter.h" //条纹模糊,中间清晰,上下两端模糊
#import "GPUImageMedianFilter.h" //中间值,有种稍微模糊边缘的效果
#import "GPUImageBilateralFilter.h" //双边模糊
#import "GPUImageErosionFilter.h" //侵蚀边缘模糊,变黑白
#import "GPUImageRGBErosionFilter.h" //RGB侵蚀边缘模糊,有色彩
#import "GPUImageDilationFilter.h" //扩展边缘模糊,变黑白
#import "GPUImageRGBDilationFilter.h" //RGB扩展边缘模糊,有色彩
#import "GPUImageOpeningFilter.h" //黑白色调模糊
#import "GPUImageRGBOpeningFilter.h" //彩色模糊
#import "GPUImageClosingFilter.h" //黑白色调模糊,暗色会被提亮
#import "GPUImageRGBClosingFilter.h" //彩色模糊,暗色会被提亮
#import "GPUImageLanczosResamplingFilter.h" //Lanczos重取样,模糊效果
#import "GPUImageNonMaximumSuppressionFilter.h" //非最大抑制,只显示亮度最高的像素,其他为黑
#import "GPUImageThresholdedNonMaximumSuppressionFilter.h" //与上相比,像素丢失更多
#import "GPUImageSobelEdgeDetectionFilter.h" //Sobel边缘检测算法(白边,黑内容,有点漫画的反色效果)
#import "GPUImageCannyEdgeDetectionFilter.h" //Canny边缘检测算法(比上更强烈的黑白对比度)
#import "GPUImageThresholdEdgeDetectionFilter.h" //阈值边缘检测(效果与上差别不大)
#import "GPUImagePrewittEdgeDetectionFilter.h" //普瑞维特(Prewitt)边缘检测(效果与Sobel差不多,貌似更平滑)
#import "GPUImageXYDerivativeFilter.h" //XYDerivative边缘检测,画面以蓝色为主,绿色为边缘,带彩色
#import "GPUImageHarrisCornerDetectionFilter.h" //Harris角点检测,会有绿色小十字显示在图片角点处
#import "GPUImageNobleCornerDetectionFilter.h" //Noble角点检测,检测点更多
#import "GPUImageShiTomasiFeatureDetectionFilter.h" //ShiTomasi角点检测,与上差别不大
#import "GPUImageMotionDetector.h" //动作检测
#import "GPUImageHoughTransformLineDetector.h" //线条检测
#import "GPUImageParallelCoordinateLineTransformFilter.h" //平行线检测
#import "GPUImageLocalBinaryPatternFilter.h" //图像黑白化,并有大量噪点
#import "GPUImageLowPassFilter.h" //用于图像加亮
#import "GPUImageHighPassFilter.h" //图像低于某值时显示为黑
#pragma mark - 视觉效果 Visual Effect
#import "GPUImageSketchFilter.h" //素描
#import "GPUImageThresholdSketchFilter.h" //阀值素描,形成有噪点的素描
#import "GPUImageToonFilter.h" //卡通效果(黑色粗线描边)
#import "GPUImageSmoothToonFilter.h" //相比上面的效果更细腻,上面是粗旷的画风
#import "GPUImageKuwaharaFilter.h" //桑原(Kuwahara)滤波,水粉画的模糊效果;处理时间比较长,慎用
#import "GPUImageMosaicFilter.h" //黑白马赛克
#import "GPUImagePixellateFilter.h" //像素化
#import "GPUImagePolarPixellateFilter.h" //同心圆像素化
#import "GPUImageCrosshatchFilter.h" //交叉线阴影,形成黑白网状画面
#import "GPUImageColorPackingFilter.h" //色彩丢失,模糊(类似监控摄像效果)
#import "GPUImageVignetteFilter.h" //晕影,形成黑色圆形边缘,突出中间图像的效果
#import "GPUImageSwirlFilter.h" //漩涡,中间形成卷曲的画面
#import "GPUImageBulgeDistortionFilter.h" //凸起失真,鱼眼效果
#import "GPUImagePinchDistortionFilter.h" //收缩失真,凹面镜
#import "GPUImageStretchDistortionFilter.h" //伸展失真,哈哈镜
#import "GPUImageGlassSphereFilter.h" //水晶球效果
#import "GPUImageSphereRefractionFilter.h" //球形折射,图形倒立
#import "GPUImagePosterizeFilter.h" //色调分离,形成噪点效果
#import "GPUImageCGAColorspaceFilter.h" //CGA色彩滤镜,形成黑、浅蓝、紫色块的画面
#import "GPUImagePerlinNoiseFilter.h" //柏林噪点,花边噪点
#import "GPUImage3x3ConvolutionFilter.h" //3x3卷积,高亮大色块变黑,加亮边缘、线条等
#import "GPUImageEmbossFilter.h" //浮雕效果,带有点3d的感觉
#import "GPUImagePolkaDotFilter.h" //像素圆点花样
#import "GPUImageHalftoneFilter.h" //点染,图像黑白化,由黑点构成原图的大致图形
#pragma mark - 混合模式 Blend
#import "GPUImageMultiplyBlendFilter.h" //通常用于创建阴影和深度效果
#import "GPUImageNormalBlendFilter.h" //正常
#import "GPUImageAlphaBlendFilter.h" //透明混合,通常用于在背景上应用前景的透明度
#import "GPUImageDissolveBlendFilter.h" //溶解
#import "GPUImageOverlayBlendFilter.h" //叠加,通常用于创建阴影效果
#import "GPUImageDarkenBlendFilter.h" //加深混合,通常用于重叠类型
#import "GPUImageLightenBlendFilter.h" //减淡混合,通常用于重叠类型
#import "GPUImageSourceOverBlendFilter.h" //源混合
#import "GPUImageColorBurnBlendFilter.h" //色彩加深混合
#import "GPUImageColorDodgeBlendFilter.h" //色彩减淡混合
#import "GPUImageScreenBlendFilter.h" //屏幕包裹,通常用于创建亮点和镜头眩光
#import "GPUImageExclusionBlendFilter.h" //排除混合
#import "GPUImageDifferenceBlendFilter.h" //差异混合,通常用于创建更多变动的颜色
#import "GPUImageSubtractBlendFilter.h" //差值混合,通常用于创建两个图像之间的动画变暗模糊效果
#import "GPUImageHardLightBlendFilter.h" //强光混合,通常用于创建阴影效果
#import "GPUImageSoftLightBlendFilter.h" //柔光混合
#import "GPUImageChromaKeyBlendFilter.h" //色度键混合
#import "GPUImageMaskFilter.h" //遮罩混合
#import "GPUImageHazeFilter.h" //朦胧加暗
#import "GPUImageLuminanceThresholdFilter.h" //亮度阈
#import "GPUImageAdaptiveThresholdFilter.h" //自适应阈值
#import "GPUImageAddBlendFilter.h" //通常用于创建两个图像之间的动画变亮模糊效果
#import "GPUImageDivideBlendFilter.h" //通常用于创建两个图像之间的动画变暗模糊效果
#pragma mark - 尚不清楚
#import "GPUImageJFAVoroniFilter.h"
#import "GPUImageVoroniConsumerFilter.h"
- tip8: H264硬编码
如果使用<a href="https://github.com/Bilibili/ijkplayer">ijkplayer </a>使用硬解码, 一句代码即可.
// 开启硬解码
[option setPlayerOptionValue:@"1" forKey:@"videotoolbox"];
硬编码的应用场景: 我们要将主播的视频数据传送给服务器
通过摄像头来采集图像,然后将采集到的图像,通过硬编码的方式进行编码,最后编码后的数据将其组合成H264的码流通过网络传播。
摄像头采集图像, iOS系统提供了AVCaptureSession来采集摄像头的图像数据. 项目中我是直接使用<a href="https://github.com/BradLarson/GPUImage"> GPUImage </a>中的GPUImageVideoCamera
, 直接设置GPUImageVideoCamera
的代理即可, 在其代理方法- (void)willOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer;
进行数据编码即可.
切记一点: 不管是系统自带的
AVCaptureSession
还是GPUImageVideoCamera
采集到的数据都是未经过编码的CMSampleBuffer.
然后将采集到的数据, 用iOS开放的VideoToolbox
进行硬编码. 关于VideoToolbox
硬编解码网上很多教程, 当然最好是看Apple的官方文档, 如果只是硬编码, 看我的项目即可.
关键的编码函数(来自YOLO
直播负责人的开源项目<a href="https://github.com/Guikunzhi/BeautifyFaceDemo"> BeautifyFaceDemo </a>)
void didCompressH264(void *outputCallbackRefCon, void *sourceFrameRefCon, OSStatus status, VTEncodeInfoFlags infoFlags,
CMSampleBufferRef sampleBuffer )
{
if (status != 0) return;
// 采集的未编码数据是否准备好
if (!CMSampleBufferDataIsReady(sampleBuffer))
{
NSLog(@"didCompressH264 data is not ready ");
return;
}
ALinH264Encoder* encoder = (__bridge ALinH264Encoder*)outputCallbackRefCon;
bool keyframe = !CFDictionaryContainsKey((CFArrayGetValueAtIndex(CMSampleBufferGetSampleAttachmentsArray(sampleBuffer, true), 0)), kCMSampleAttachmentKey_NotSync);
if (keyframe) // 关键帧
{
CMFormatDescriptionRef format = CMSampleBufferGetFormatDescription(sampleBuffer);
size_t sparameterSetSize, sparameterSetCount;
const uint8_t *sparameterSet;
OSStatus statusCode = CMVideoFormatDescriptionGetH264ParameterSetAtIndex(format, 0, &sparameterSet, &sparameterSetSize, &sparameterSetCount, 0 );
if (statusCode == noErr)
{
size_t pparameterSetSize, pparameterSetCount;
const uint8_t *pparameterSet;
OSStatus statusCode = CMVideoFormatDescriptionGetH264ParameterSetAtIndex(format, 1, &pparameterSet, &pparameterSetSize, &pparameterSetCount, 0 );
if (statusCode == noErr)
{
encoder->sps = [NSData dataWithBytes:sparameterSet length:sparameterSetSize];
encoder->pps = [NSData dataWithBytes:pparameterSet length:pparameterSetSize];
NSLog(@"sps:%@ , pps:%@", encoder->sps, encoder->pps);
}
}
}
CMBlockBufferRef dataBuffer = CMSampleBufferGetDataBuffer(sampleBuffer);
size_t length, totalLength;
char *dataPointer;
OSStatus statusCodeRet = CMBlockBufferGetDataPointer(dataBuffer, 0, &length, &totalLength, &dataPointer);
if (statusCodeRet == noErr) {
size_t bufferOffset = 0;
static const int AVCCHeaderLength = 4;
while (bufferOffset < totalLength - AVCCHeaderLength)
{
uint32_t NALUnitLength = 0;
memcpy(&NALUnitLength, dataPointer + bufferOffset, AVCCHeaderLength);
NALUnitLength = CFSwapInt32BigToHost(NALUnitLength);
NSData *data = [[NSData alloc] initWithBytes:(dataPointer + bufferOffset + AVCCHeaderLength) length:NALUnitLength];
bufferOffset += AVCCHeaderLength + NALUnitLength;
NSLog(@"sendData-->> %@ %lu", data, bufferOffset);
}
}
}
感触
虽说这个项目是个山寨
的, 高仿
的, 但是依然已经很庞大了. 具体的细节还是需要大家自己去看我的项目源码. 短短几千字还真说不清这么多的知识点. blog的文章名字说了是初窥
, 还真的只是初窥
, 视频直播里面的坑太多. 且行且珍惜...
tip: 本文理论知识部分, 采集自网络. 请记住一句话
talk is cheap show me the code
, 重点在于Demo
项目本身. 理论部分我只是一个搬运工和总结者...
项目编译环境
Xcode7(及以上)
最好是将项目跑在真机上. 有些地方模拟器是不支持的, 也看不到任何效果的, 比如硬编码/智能美颜等, 这些功能模块, 我做了限制的, 需要真机状态才能进行.
项目下载地址
<a href="https://github.com/SunLiner/MiaowShow">GitHub下载地址</a>
请star和fork. 后续的bug会持续更新到github上的.
有问题可以在简书给我留言/私信, 或者微博(简书个人上首页有我的微博)私信我.
7月9日凌晨更新: 项目已经集成视频直播推流
blog地址详解<a href="http://www.jianshu.com/p/8ea016b2720e">快速集成iOS基于RTMP的视频推流</a>
联系我
<a href="https://github.com/SunLiner">github</a>
<a href="http://www.weibo.com/5589163526/profile?rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo&is_all=1">微博</a>
<a href="http://www.jianshu.com/users/9723687edfb5/latest_articles">简书</a>
网友评论
stream.url = @"rtmp://192.168.1.102:1935/rtmplive/room";
这里不太明白啥意思,怎么才能确定自己直播出去了?
这个问题在哪里解决?
1:高仿的app的接口是通过Charles抓包的吗?
2: 接口参数和接口返回的数据,都是自己通过Charles来分析得到的么? 谢谢啦
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation) 报错
能给解决一下么?
Unknown type name 'AVal'
ERROR: WriteN, PILI_RTMP send error 9, Bad file descriptor, (140 bytes)
状态是已连接,但是报错了?这是什么原因
// 如果自定义返回按钮后, 滑动返回可能失效, 需要添加下面的代码
__weak typeof(viewController)Weakself = viewController;
self.interactivePopGestureRecognizer.delegate = (id)Weakself;
ijkmp_set_data_source(url="/Users/lwy1218/Library/Developer/CoreSimulator/Devices/843EE305-34A4-4093-8F68-470F7C9F7A48/data/Containers/Bundle/Application/D4021F54-5E58-45D7-BD69-79228E6F1189/WYLiveDemo.app/loginmovie.mp4")=0
ijkmp_prepare_async()
ijkmp_prepare_async()=0
aout_open_audio()
2016-09-01 10:56:10.244 WYLiveDemo[7751:70153] 10:56:10.244 WARNING: 40: ERROR: couldn't get default input device, ID = 0, err = 0!
2016-09-01 10:56:10.264 WYLiveDemo[7751:70079] IJKSDLGLView:applicationDidBecomeActive: 0
2016-09-01 10:56:10.264 WYLiveDemo[7751:70079] IJKFFMoviePlayerController:applicationDidBecomeActive: 0
2016-09-01 10:56:10.268 WYLiveDemo[7751:70079] invalidateRenderBuffer
2016-09-01 10:56:10.289 WYLiveDemo[7751:70079] invalidateRenderBuffer
还有一个就是在pod导入第三方的时候 导入了LFLiveKit之后是不是就不用再添加GPUImage了?我导入这两个个之后会报错
- (void)willOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
LFVideoCapture通过GPUImageVideoCamera进行视频录制,但却没看到哪里对数据进行编
码,楼主可以指导下吗......