FreeSWITCH第三方库(视频)的简单介绍(二)

本文介绍了FreeSWITCH使用的视频相关库,包括OpenH264、Libav、Libvpx、Libyuv和VLC等。这些库分别提供了H.264编解码、音视频转换、VP8/VP9支持、YUV与RGB转换等功能。

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FreeSWITCH使用了大量的第三方库,本文档主要介绍视频相关库的信息:

音频相关库的信息介绍参考:https://blog.youkuaiyun.com/acliyu/article/details/81556742

其他相关库的信息介绍参考:https://blog.youkuaiyun.com/acliyu/article/details/81556756

 

① openh264

OpenH264 是思科公司以BSD协议开放的一个开源的 H.264 编码器和解码器。

Cisco 将以 BSD 协议开放其 H264 解码器实现,并提供针对主流操作系统的预编译库文件下载。Cisco 将负责承担 MPEG LA 的专利使用费,并和 Mozilla 共同管理 OpenH264 开源项目。

Firefox 以后默认支持H264,但依然支持 VP8 格式,并可在 WebRTC 中使用。

Mozilla 已经组成了开源编码器专家小组开发下一代无专利限制视频编码格式 Daala,将以与 H265 和 VP9 截然不同的方式绕过可能的专利雷区。但是依然还需要解决同样被专利困扰的 AAC 音频解码器。

 

② libav

Libav是一个自由软件,可以执行音讯和视讯多种格式的录影、转档、串流功能。主要包含以下几个部分:

libavcodec (一个用于多个专案中音讯和视讯的解码器函式库)

libavformat (一个音讯与视讯格式转换函式库)

libavutil(包含解压缩和各种实用功能库)

libavfilter(提供一个改变解码音频和视频的拦截器链)

libavdevice(提供捕获和重置设备的抽象访问能力)

libavresample(实现音频混合和重采样能力)

libswscale(实现颜色的转换和缩放能力)

 

③ libvpx

libvpx是开源的支持VP8/VP9编解码的SDK。

全面支持WebM。x86平台必须先安装yasm库。

WebM由Google提出,是一个开放、免费的媒体文件格式。

WebM 影片格式其实是以 Matroska(即 MKV)容器格式为基础开发的新容器格式,里面包括了 VP8 影片轨和 Ogg Vorbis 音轨。

其中Google将其拥有的VP8视频编码技术以类似BSD授权开源,Ogg Vorbis 本来就是开放格式。

WebM标准的网络视频更加偏向于开源并且是基于HTML5标准的,WebM 项目旨在为对每个人都开放的网络开发高质量、开放的视频格式,其重点是解决视频服务这一核心的网络用户体验。

 

④ libyuv

libyuv是Google开源的实现各种YUV与RGB之间相互转换、旋转、缩放的库。

它是跨平台的,可在Windows、Linux、Mac、Android等操作系统,x86、x64、arm架构上进行编译运行,支持SSE、AVX、NEON等SIMD指令加速。

 

⑤ vlc

vlc是一个流行的开源媒体播放器和多媒体引擎,已移植到大多数的计算平台,包括GNU / Linux,Windows,Mac OS X,BSD,iOS和Android。

vlc可以播放大多数多媒体文件,光盘,流,允许回放设备,并能够以各种格式转换媒体流。

 

⑥ libpng

PNG的官方库,项目开发包的地址:http://libpng.sourceforge.net/

该项目依赖zlib库,当前最新的版本是libpng 1.6.21。

 

⑦ librtmp

实时流协议(Real-TimeMessaging Protocol,RTMP)是用于互联网上传输视音频数据的网络协议。librtmp库提供了支持RTMP, RTMPT,RTMPE, RTMP RTMPS及以上几种协议的变种(RTMPTE, RTMPTS)协议所需的大部分客户端功能以及少量的服务器功能。

内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
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