JS如何调用WebAssembly的api

本文介绍了将ffmpeg编译为WebAssembly文件,并在JavaScript中调用其API进行音视频软解码的过程。首先,通过build_decoder.sh和build_decoder_wasm.sh脚本生成静态库及libffmpeg.wasm和libffmpeg.js。接着,详细阐述了在JS中导入libffmpeg.js,封装C语言函数为JS接口,并如何使用这些接口进行实际操作。

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这里以我之前做的一个项目为例。项目是把ffmpeg编译成WebAssembly文件,然后在js中调用,实现纯前端代码软解码音视频数据。

在linux下编译的

一、编译ffmpeg生成静态库

build_decoder.sh

echo "Beginning Build:"
rm -r dist
mkdir -p dist
cd ffmpeg-3.3.3
make clean
emconfigure ./configure --cc="emcc" --cxx="em++" --ar="emar" --prefix=$(pwd)/../dist --enable-cross-compile --target-os=none --arch=x86_32 --cpu=generic \
    --enable-gpl --enable-version3 --disable-avdevice --disable-avformat --disable-swresample --disable-postproc --disable-avfilter \
    --disable-programs --disable-logging --disable-everything --enable-decoder=hevc --enable-decoder=h264 \
    --disable-ffplay --disable-ffprobe --disable-ffserver --disable-asm --disable-doc --disable-devices --disable-network \
    --disable-hwaccels --disable-parsers --disable-bsfs --disable-debug --disable-protocols --disable-indevs --disable-outdevs \
make
make install
cd ..
./build_decoder_wasm.sh

二、编译静态库生成libffmpeg.wasm和libffmpeg.js

build_decoder_wasm.sh

rm libffmpeg.wasm libffmpeg.js 
export TOTAL_MEMORY=134217728 
export EXPORTED_FUNCTIONS="[ \
    '_avcodec_register_all', \
    '_avcodec_find_decoder', \
    '_avcodec_alloc_context3', \
    '_avcodec_open2', \
    '_av_free', \
    '_av_frame_alloc', \
    '_avcodec_close', \
    '_avcodec_decode_video2_js', \
    '_avcodec_get_image_width_js', \
    '_avcodec_get_image_height_js', \
    '_avcodec_get_chroma_format_js', \
    '_avcodec_get_image_plane_js', \
    '_avcodec_get_image_pitch_js', \
    '_avcodec_get_image_bit_depth_js', \
    '_avcodec_close_AVCodecContext_js', \
    '_avcodec_flush_buffers', \
    '_imgScaleChange_js', \
    '_drawRect_js', \
    '_setPrivacyMaskRect_js', \
参考资源链接:[MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/2xudrvppyq?utm_source=wenku_answer2doc_content) 要利用MATLAB GUI实现细胞荧光图像的自动化分割和分析,可以遵循以下步骤: 首先,创建一个图形用户界面,使得用户可以轻松上传图像,并提供必要的参数设置选项。接着,对上传的图像执行预处理步骤,例如中值滤波以减少噪声。 在图像预处理之后,应用OTSU阈值法进行图像分割,将细胞区域从背景中分离出来。对于粘连细胞,可以使用分水岭变换算法进行分割,以识别并分离相邻细胞图像分割完成后,需要进行特征提取,比如测量细胞的大小、形状和荧光强度等。对于神经细胞分析,重点可能是计数突触的数量和评估荧光区域的面积和长度。而对于HEK细胞,分析可能集中在细胞膜荧光强度的评估上。 最后,利用GUI展示分析结果,并提供保存和导出功能,以便用户可以将数据用于进一步的研究。整个过程可以利用MATLAB提供的图像处理工具箱中的函数,结合自定义的GUI组件来实现。 如果希望深入了解更多关于图像处理和GUI开发的细节,推荐查看《MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统》这篇硕士论文。该论文详细介绍了整个分析流程,包括技术选择、算法实现、系统设计以及实验结果分析,对于理解并实现细胞荧光图像的自动化分析具有极大的参考价值。 参考资源链接:[MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/2xudrvppyq?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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