x264程序框架流程分析

X264编码流程详解 对H.264编码标准一直停留在理解原理的基础上,对于一个实际投入使用的编码器是如何构建起来一直感觉很神秘,于是决定在理解理论的基础上潜心于编码器实现框架。关于开源的H264编码器有很多,JMVC,T264、X264,这里选择X264,因为网上关于X264源码分析资源很多。X264编码器是一个开源的经过优化的高性能H.264编码器,目前最新的源码在本人的I5处理器的PC机上,编码1920x1080分 阅读详情

1、x264程序框架流程分析

(1) 进入x264.c 的int main( int argc, char **argv ) 函数

    main 函数中主要有以下三个主要的步骤,分别调用了3个函数。

第一步、对编码器进行参数设定。函数实现如下:

x264_param_default( x264_param_t *param );此函数在common.c中定义,完成一个x264_param_t 结构体的初始化。

第二步、分析参数,读入运行参数完成文件打开。函数实现如下:

Parse( argc, argv, x264_param_t *param, &opt );此函数在 x264.c 中定义。

VC的运行参数我们可以设置: “-o out.264 football.yuv 352x288”

则具体到Parse函数,其输入的参数 argc == 5 ,这个数值大小等于要放下下面的 argv所需要的二维数组的行数。参数argc和argv在进入main 函数之前就已经确定了。

argv 为字符串char **的类型的,相当于一个二维数组,其具体内容如下:

argv[0][] == “F:\x264-snapshot-20070331-2245\build\win32\bin\x264.exe”

argv[1][] == “-o”

argv[2][] == “out.264”

argv[3][] == “football.yuv”

argv[4][] == “352x288”

第三步、开始编码。函数实现如下:

Encode( x264_param_t *param, &opt ); 此函数在 x264.c 中定义。

(2) static int Parse( int argc, char **argv, x264_param_t *param, cli_opt_t *opt )

分析参数,读入运行参数。

其中比较重要的语句是

   int c = getopt_long( argc, argv, "8A:B:b:f:hI:i:m:o:p:q:r:t:Vvw",

                    long_options, &long_options_index);

getopt_long()解析入口地址的向量,最后int c 得到的是 运行参数(“-o out.264 football.yuv 352x288”)中前面“-o”中“o”的ASCII值 即 c = 111 。这个getopt_long函数的实现在官方网站上下的程序中没有实现,需要自己来写。

Parse 在解析了入口地址后,用下面的语句打开文件

p_open_infile( psz_filename, &opt->hin, param )

{

    yuv_input_t *h = malloc(sizeof(yuv_input_t));

    h->width = p_param->i_width;

    h->height = p_param->i_height;

    h->next_frame = 0;

    if( !strcmp(psz_filename, "-") )

        h->fh = stdin;

    else

        h->fh = fopen(psz_filename, "rb");

    if( h->fh == NULL )

        return -1;

    *p_handle = (hnd_t)h;

    return 0;

}

这样就在下面Encode函数中一开始,得到总的编码帧数,调用这个函数

int get_frame_total_yuv( hnd_t handle )

{

    yuv_input_t *h = handle;

    int i_frame_total = 0;

    if( !fseek( h->fh, 0, SEEK_END ) )

    {

        uint64_t i_size = ftell( h->fh );//得到文件的大小。

        fseek( h->fh, 0, SEEK_SET );

        i_frame_total = (int)(i_size / ( h->width * h->height * 3 / 2 ));     

              //计算总的帧数

   /// 这里乘以1.5是因为一个编码单位是一个亮度块加2个色度块,大小上等于1.5个亮度块

    }

    return i_frame_total;

}

(3) static int Encode( x264_param_t *param, cli_opt_t *opt )

   前面都是读取默认参数,如果设置了参数的话,可以修改 param的。编码的主要部分还是在这个函数里面进行调用。

   Encode 函数主要分为以下几步:

   第一步、读取输入文件的总帧数,存放在 param->i_frame_total。

   第二步、调用 h = x264_encoder_open( param ) 函数对不正确的264_t结构体(h的类型是264_t * )参数进行修改,并对各结构体参数、编码、预测等需要的参数进行初始化。

   第三步、构造一个图像帧的初始化空间。

x264_picture_alloc( &pic, X264_CSP_I420, param->i_width, param->i_height );

   第四步、利用下面一个for循环,开始一帧一帧进行编码。

      for( i_frame = 0, i_file = 0, i_progress = 0;

         b_ctrl_c == 0 && (i_frame < i_frame_total || i_frame_total == 0); )

      在这个for循环中,

      读取 p_read_frame( &pic, opt->hin, i_frame + opt->i_seek )

       编码并保存 i_file += Encode_frame( h, opt->hout, &pic );

(4) static int Encode_frame( x264_t *h, hnd_t hout, x264_picture_t *pic )

这个函数主要是调用了 x264_encoder_encode( h, &nal, &i_nal, pic, &pic_out ) 来实现编码。这个函数也是x264的核心部分了

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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