上半年结束,下半年继续冲!

作者已完成Ffmpeg推流器的讲解,下半年将专注于Ffmpeg源码的学习,包括接口实现、libavcodec模块和ffplay.c播放器的源码。重点接口如avformat_open_input等将被深入解析,以增强开发者对音视频开发的理解和实践能力。

前言:

这周直播也把雷神写的Ffmpeg推流器讲解完了,而一同时,一转眼间,2023年已经过半,正式进入了下半年:

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因为上半年已经开始在做解析Ffmpeg 最新版本的源码,所以下半年,我会继续坚持讲解Ffmpeg的源码,这个是下半年的重点学习方向!

我相信大家做过安防监控的朋友,对于编解码或多或多少都有了解,但是从我自己的经历来看,对这块的开发,远远不够,原因无他,工作当中接触的比较浅。所以下半年趁着周末空闲时间,坚持深入学习Ffmpeg 源码!

下半年详细规划:

在之前的一段时间里面,我已经把常见的结构体已经讲解完了:

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为什么讲解这些结构体,主要原因是,你开发的时候,脑袋里面至少要有印象,我要开发这个功能,需要用到哪些模块相关的结构体,以及结构体里面对应的成员;这些东西不要死记硬背,大脑里面有印象就行,等你真正在开发过程中,用的多了,写的多了,自然熟能生巧了,也就记住了!

然后对于一些常见接口,比如:

avformat_open_input()
 avformat_find_stream_info()
 av_log_set_level()
 avformat_write_header()
 avcodec_alloc_context3
 avcodec_receive_frame()
 avio_open2()

上面这些是我简单归纳的一些接口;我想说的是,这些接口源码实现解析,也是下半年会专门去讲解的,原因无他,一个是学习那些大神前辈如何写的优秀代码和思想,一个是加深印象,也就是对这个接口的传参和作用要有非常深的印象就行!

ok,接下来,最为重要的一个部分,就是播放器这块,我会专门讲解ffplay.c这块的源码:

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播放器毫无疑问,在做音视频开发过程,非常重要,这其中就涉及到编码和解码以及如何设计优秀的代码,而且之前常说的,音视频不同步问题,我们可以一起来学习ffplay.c是如何设计的!

不过在讲解这个之前,我会最新来讲解libavcodec模块:

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先把编解码的东西详解讲解一下,再去讲解ffplay就会很轻松!

最后,这个就是下半年的一个规划:

  • 1、接口源码讲解

  • 2、libavcodec模块讲解

  • 3、ffplay.c播放器源码讲解

下面是最新讲解的推流器视频讲解,当然大家感兴趣的话,可以关注我的视频号,每周都在视频号上进行直播讲解Ffmpeg源码:

最后,一起加油,一起进步,冲!!!

代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料,其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理:1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务,并且依据测量与控制的需求,执行必要的计算、处理与变换操作,最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分,具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括:(1)噪声与干扰的存在;(2)失调现象与漂移效应,尤其是温度引起的漂移;(3)线性表现与保真度水平;(4)输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中,噪声干扰与失调漂移(含温度效应)是最为关键的因素,需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性,具体表现在:* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算,如计算平均值、差值、峰值、绝对值,进行求导数、积分运算等,以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异,输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
(IHAOAVOABPvsAOBPvsAVOABPvsPSOBP)非洲秃鹫融合天鹰优化BP天鹰优化BP非州秃鹫BP粒子群(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕多种智能优化算法在不同工程领域的应用展开,重点介绍了非洲秃鹫优化算法(AVOA)、天鹰优化算法(AO)与BP神经网络的融合改进,并与其他经典算法如粒子群优化(PSO)进行对比分析。所有案例均提供Matlab代码实现,涵盖电力系统优化、路径规划、微电网调度、无人机控制、信号处理等多个方向,强调算法的科研复现能力与实际仿真价值。文档还展示了丰富的技术服务体系,涉及机器学习、深度学习、路径规划、通信与电力系统等多个前沿领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研工作或工程仿真的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适用于从事智能优化算法研究与应用的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,特别是SCI/EI期刊中关于优化算法的实验部分;②为电力系统、无人机、储能调度等领域提供算法仿真技术支持;③帮助研究人员快速掌握多种智能算法的实现方法并进行性能对比。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注算法原理与Matlab实现的结合方式,同时可将文中案例作为自身课题的参考模板进行二次开发与创新。
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