【如何快速的开发一个完整的iOS直播app】(美颜篇)

前言

在看这篇之前,如果您还不了解直播原理,请查看这篇文章如何快速的开发一个完整的iOS直播app(原理篇)

开发一款直播app,美颜功能是很重要的,如果没有美颜功能,可能分分钟钟掉粉千万,本篇主要讲解直播中美颜功能的实现原理,并且实现美颜功能。

如果喜欢我的文章,可以关注我微博:袁峥Seemygo

利用GPUImage处理直播过程中美颜的流程

  • 采集视频 => 获取每一帧图片 => 滤镜处理 => GPUImageView展示
美颜原理.png

美颜基本概念

GPU:(Graphic Processor Unit图形处理单元)手机或者电脑用于图像处理和渲染的硬件

GPU工作原理:采集数据-> 存入主内存(RAM) -> CPU(计算处理) -> 存入显存(VRAM) -> GPU(完成图像渲染) -> 帧缓冲区 -> 显示器

GPU工作原理.jpg

OpenGL ES:(Open Graphics Library For Embedded(嵌入的) Systems 开源嵌入式系统图形处理框架),一套图形与硬件接口,用于把处理好的图片显示到屏幕上。

GPUImage:是一个基于OpenGL ES 2.0图像和视频处理的开源iOS框架,提供各种各样的图像处理滤镜,并且支持照相机和摄像机的实时滤镜,内置120多种滤镜效果,并且能够自定义图像滤镜。

滤镜处理的原理:就是把静态图片或者视频的每一帧进行图形变换再显示出来。它的本质就是像素点的坐标和颜色变化

GPUImage处理画面原理

  • GPUImage采用链式方式来处理画面,通过addTarget:方法为链条添加每个环节的对象,处理完一个target,就会把上一个环节处理好的图像数据传递下一个target去处理,称为GPUImage处理链。
    • 比如:墨镜原理,从外界传来光线,会经过墨镜过滤,在传给我们的眼睛,就能感受到大白天也是乌黑一片,哈哈
    • 一般的target可分为两类
      • 中间环节的target, 一般是各种filter, 是GPUImageFilter或者是子类.
      • 最终环节的target, GPUImageView:用于显示到屏幕上, 或者GPUImageMovieWriter:写成视频文件。
  • GPUImage处理主要分为3个环节
    • source(视频、图片源) -> filter(滤镜) -> final target (处理后视频、图片)
    • GPUImaged的Source:都继承GPUImageOutput的子类,作为GPUImage的数据源,就好比外界的光线,作为眼睛的输出源
      • GPUImageVideoCamera:用于实时拍摄视频
      • GPUImageStillCamera:用于实时拍摄照片
      • GPUImagePicture:用于处理已经拍摄好的图片,比如png,jpg图片
      • GPUImageMovie:用于处理已经拍摄好的视频,比如mp4文件
    • GPUImage的filter:GPUimageFilter类或者子类,这个类继承自GPUImageOutput,并且遵守GPUImageInput协议,这样既能流进,又能流出,就好比我们的墨镜,光线通过墨镜的处理,最终进入我们眼睛
    • GPUImage的final target:GPUImageView,GPUImageMovieWriter就好比我们眼睛,最终输入目标。
GPUImage处理原理.png

美颜原理

  • 磨皮(GPUImageBilateralFilter):本质就是让像素点模糊,可以使用高斯模糊,但是可能导致边缘会不清晰,用双边滤波(Bilateral Filter) ,有针对性的模糊像素点,能保证边缘不被模糊。
  • 美白(GPUImageBrightnessFilter):本质就是提高亮度。

美颜效果

  • 关注效果,忽悠本人
GPUImage原生美颜效果
GPUImage原生.gif
利用美颜滤镜实现效果
美颜滤镜处理.gif

GPUImage实战

GPUImage原生美颜
  • 步骤一:使用Cocoapods导入GPUImage
  • 步骤二:创建视频源GPUImageVideoCamera
  • 步骤三:创建最终目的源:GPUImageView
  • 步骤四:创建滤镜组(GPUImageFilterGroup),需要组合亮度(GPUImageBrightnessFilter)双边滤波(GPUImageBilateralFilter)这两个滤镜达到美颜效果.
  • 步骤五:设置滤镜组链
  • 步骤六:设置GPUImage处理链,从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果
  • 步骤七:开始采集视频

注意点:

  • SessionPreset最好使用AVCaptureSessionPresetHigh,会自动识别,如果用太高分辨率,当前设备不支持会直接报错
  • GPUImageVideoCamera必须要强引用,否则会被销毁,不能持续采集视频.
  • 必须调用startCameraCapture,底层才会把采集到的视频源,渲染到GPUImageView中,就能显示了。
  • GPUImageBilateralFilter的distanceNormalizationFactor值越小,磨皮效果越好,distanceNormalizationFactor取值范围: 大于1
- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    
    // 创建视频源
    // SessionPreset:屏幕分辨率,AVCaptureSessionPresetHigh会自适应高分辨率
    // cameraPosition:摄像头方向
    GPUImageVideoCamera *videoCamera = [[GPUImageVideoCamera alloc] initWithSessionPreset:AVCaptureSessionPresetHigh cameraPosition:AVCaptureDevicePositionFront];
     videoCamera.outputImageOrientation = UIInterfaceOrientationPortrait;
    _videoCamera = videoCamera;

    // 创建最终预览View
    GPUImageView *captureVideoPreview = [[GPUImageView alloc] initWithFrame:self.view.bounds];
    [self.view insertSubview:captureVideoPreview atIndex:0];
    
    // 创建滤镜:磨皮,美白,组合滤镜
    GPUImageFilterGroup *groupFilter = [[GPUImageFilterGroup alloc] init];
    
    // 磨皮滤镜
    GPUImageBilateralFilter *bilateralFilter = [[GPUImageBilateralFilter alloc] init];
    [groupFilter addTarget:bilateralFilter];
    _bilateralFilter = bilateralFilter;
    
    // 美白滤镜
    GPUImageBrightnessFilter *brightnessFilter = [[GPUImageBrightnessFilter alloc] init];
    [groupFilter addTarget:brightnessFilter];
    _brightnessFilter = brightnessFilter;
    
    // 设置滤镜组链
    [bilateralFilter addTarget:brightnessFilter];
    [groupFilter setInitialFilters:@[bilateralFilter]];
    groupFilter.terminalFilter = brightnessFilter;
    
    // 设置GPUImage响应链,从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果
    [videoCamera addTarget:groupFilter];
    [groupFilter addTarget:captureVideoPreview];
    
    // 必须调用startCameraCapture,底层才会把采集到的视频源,渲染到GPUImageView中,就能显示了。
    // 开始采集视频
    [videoCamera startCameraCapture];
}

- (IBAction)brightnessFilter:(UISlider *)sender {
    _brightnessFilter.brightness = sender.value;
}

- (IBAction)bilateralFilter:(UISlider *)sender {
    // 值越小,磨皮效果越好
    CGFloat maxValue = 10;
    [_bilateralFilter setDistanceNormalizationFactor:(maxValue - sender.value)];
}

利用美颜滤镜实现
  • 步骤一:使用Cocoapods导入GPUImage
  • 步骤二:导入GPUImageBeautifyFilter文件夹
  • 步骤三:创建视频源GPUImageVideoCamera
  • 步骤四:创建最终目的源:GPUImageView
  • 步骤五:创建最终美颜滤镜:GPUImageBeautifyFilter
  • 步骤六:设置GPUImage处理链,从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果

注意:

  • 切换美颜效果原理:移除之前所有处理链,重新设置处理链
- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    // Do any additional setup after loading the view.
    // 创建视频源
    // SessionPreset:屏幕分辨率,AVCaptureSessionPresetHigh会自适应高分辨率
    // cameraPosition:摄像头方向
    GPUImageVideoCamera *videoCamera = [[GPUImageVideoCamera alloc] initWithSessionPreset:AVCaptureSessionPresetHigh cameraPosition:AVCaptureDevicePositionFront];
    videoCamera.outputImageOrientation = UIInterfaceOrientationPortrait;
    _videoCamera = videoCamera;
    
    // 创建最终预览View
    GPUImageView *captureVideoPreview = [[GPUImageView alloc] initWithFrame:self.view.bounds];
    [self.view insertSubview:captureVideoPreview atIndex:0];
    _captureVideoPreview = captureVideoPreview;
    
    // 设置处理链
    [_videoCamera addTarget:_captureVideoPreview];
    
    // 必须调用startCameraCapture,底层才会把采集到的视频源,渲染到GPUImageView中,就能显示了。
    // 开始采集视频
    [videoCamera startCameraCapture];

}

- (IBAction)openBeautifyFilter:(UISwitch *)sender {
    
    // 切换美颜效果原理:移除之前所有处理链,重新设置处理链
    if (sender.on) {
        
        // 移除之前所有处理链
        [_videoCamera removeAllTargets];
        
        // 创建美颜滤镜
        GPUImageBeautifyFilter *beautifyFilter = [[GPUImageBeautifyFilter alloc] init];
        
        // 设置GPUImage处理链,从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果
        [_videoCamera addTarget:beautifyFilter];
        [beautifyFilter addTarget:_captureVideoPreview];
        
    } else {
        
        // 移除之前所有处理链
        [_videoCamera removeAllTargets];
        [_videoCamera addTarget:_captureVideoPreview];
    }
    
    
}

GPUImage扩展

源码下载

源码
注意:第一次打开需要 pod install

结束语

后续还会讲解GPUImage原理openGL ES,视频编码,推流,聊天室,礼物系统等更多功能,敬请关注!!!



作者:袁峥
链接:https://www.jianshu.com/p/4646894245ba
來源:简书
<think>我们之前讨论了快速排序,但现在用户的问题转向了开发类似Liberlive的App。虽然之前的对话内容(快速排序)与当前问题无关,但根据指令需要参考用户上一次的问题和回答。由于本次是全新的主题,我将根据用户当前的问题提供指导。请注意:LiberliveApp的具体细节可能因版本更新而有所不同,因此我会基于通用的直播/视频社交应用开发方法进行说明。开发类似Liberlive的App需要涉及多个技术领域,包括前端、后端、流媒体处理等。下面我将从技术栈、架构设计等方面进行介绍。#技术栈##1.客户端(移动端)-**iOS开发**:Swift(推荐)或Objective-C-**Android开发**:Kotlin(推荐)或Java-**跨平台开发**:如果资源有限,可以考虑跨平台框架,如Flutter或ReactNative。但若追求高性能和原生体验,建议原生开发。##2.服务端-**后端语言**:Java(SpringBoot)、Go(Gin/Golang)、Node.js(Express/Nest.js)或Python(Django/FastAPI)-**数据库**:关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)和非关系型数据库(如Redis缓存、MongoDB)-**消息队列**:用于解耦和高并发处理,如RabbitMQ、Kafka##3.流媒体处理-**推流/拉流协议**:RTMP、HLS、WebRTC-**媒体服务器**:可以使用开源的媒体服务器,如SRS(SimpleRTMPServer)、Nginx-RTMP模块,或商业解决方案如Agora、腾讯云直播等。-**CDN加速**:使用CDN分发直播流,降低延迟,提高稳定性。##4.实时通信-**即时通讯(IM)**:可使用第三方服务(如融云、环信、腾讯云IM)或自研(基于WebSocket)。-**实时弹幕/互动**:WebSocket或第三方服务。#架构设计##1.整体架构采用微服务架构,将不同功能拆分成独立的服务,如用户服务、直播服务、消息服务、礼物服务等。-**用户服务**:处理用户注册、登录、资料管理等。-**直播服务**:处理直播流的创建、推流地址生成、状态管理等。-**消息服务**:处理即时消息、弹幕等。-**礼物服务**:处理送礼物的逻辑,包括扣费、广播送礼消息等。##2.直播推流与播放-**推流端**:移动端采集音视频,编码后推送到媒体服务器。可以使用开源的推流SDK(如librtmp)或第三方SDK(如腾讯云、七牛云)。-**媒体服务器**:接收推流,进行转码、录制、截图等处理,并支持多种协议输出。-**播放端**:从媒体服务器或CDN拉流,进行解码播放。推荐使用成熟的播放器SDK(如ijkplayer、ExoPlayer)。##3.互动功能-**弹幕**:通过WebSocket或长连接实现弹幕的实时推送。-**礼物**:礼物需要实时显示,同时涉及支付和通知。使用消息队列处理高并发的礼物消息。-**连麦**:支持主播与观众互动连麦,可以使用WebRTC技术。##4.性能与扩展性-**负载均衡**:使用Nginx或云服务商的负载均衡器。-**弹性伸缩**:根据流量自动扩展服务器资源(如使用Kubernetes部署微服务)。-**缓存**:使用Redis缓存热点数据,如用户信息、直播间状态。#开发步骤概述1.**需求分析**:明确App的核心功能(如直播、聊天、礼物系统)。2.**技术选型**:根据团队熟悉的技术和资源选择合适的技术栈。3.**架构设计**:设计微服务划分、数据库设计、API接口。4.**环境搭建**:搭建开发、测试和生产环境。5.**开发与测试**:迭代开发,注意音视频测试和压力测试。6.**部署上线**:使用云服务部署,持续集成与交付。#注意事项-**音视频同步**:确保音视频同步播放,避免延迟和卡顿。-**安全**:防止非法推流、盗播,使用鉴权机制(如推流URLtoken)。-**成本优化**:直播流量费用较高,需要合理选择CDN和转码策略。##参考资料-媒体服务器:SRS项目(https://github.com/ossrs/srs)-WebRTC:官方文档(https://webrtc.org/)-CDN加速:各云服务商(如腾讯云、阿里云)的直播解决方案##相关问题§§相关问题§§1.直播推流和拉流延迟高有哪些优化方法?2.开发直播App时如何确保音视频同步?3.如何设计一个高并发的礼物消息系统?4.使用WebRTC实现连麦功能需要注意什么?</think> ### 开发类似Liberlive App实现方法 Liberlive是一款综合直播社交应用(含实时互动、弹幕、礼物等功能)。以下是完整技术栈和架构设计指南,分五个核心模块展开: --- #### 一、技术栈选择 1. **移动端** - **Android**:Kotlin + Jetpack Compose(声明式UI) - **iOS**:Swift + SwiftUI(跨屏适配) - **跨平台方案**(可选):Flutter(Dart语言)或 React Native(TypeScript) - *依赖库*:WebRTC(实时音视频)、FFmpeg(流处理)、Socket.IO(实时通信) 2. **服务端** - **语言**:Go(高并发)或 Node.js(事件驱动) - **数据库**: - PostgreSQL(关系型数据:用户/订单) - Redis(缓存:会话状态/弹幕队列) - MongoDB(NoSQL:动态内容存储) - **流媒体服务器**: - SRS(Simple RTMP Server)或 Nginx-RTMP(开源方案) - *商业方案*:Agora/腾讯云直播(CDN加速) 3. **基础设施** - **云服务**:AWS/Aliyun(全球部署) - **容器化**:Docker + Kubernetes(弹性伸缩) - **监控**:Prometheus + Grafana(性能指标) --- #### 二、架构设计(微服务架构) ```mermaid graph LR A[客户端] --> B(API网关) B --> C[用户服务] B --> D[直播服务] B --> E[支付服务] D --> F[流媒体集群] D --> G[弹幕分发系统] E --> H[第三方支付接口] ``` 1. **核心模块** - **直播服务**: - 推流:RTMP协议 + H.265编码(节省宽) - 拉流:HLS/DASH协议(自适应码率) - *关键优化*:边缘计算节点减少延迟[^1] - **互动系统**: - WebSocket长连接(弹幕/礼物实时推送) - 消息队列(Kafka/RabbitMQ)削峰填谷 - **安全机制**: - 推流鉴权(JWT令牌) - 内容审核(阿里云内容安全API) 2. **高并发设计** - 横向扩展:无状态服务(Stateless Design) - 读写分离:MySQL主从架构 + Redis集群 - 冷热数据分离:OSS存储历史直播回放 --- #### 三、关键功能实现 1. **直播推流** ```kotlin // Android端推流示例(使用Camera2 API) val rtmpUrl = "rtmp://your-server/live/stream_key" val videoEncoder = MediaCodec.createEncoderByType("video/avc") val rtmpPublisher = RtmpClient().publish(rtmpUrl) cameraSurface.setPreviewCallback { frame -> videoEncoder.processFrame(frame) rtmpPublisher.pushVideo(videoEncoder.output) } ``` *注:需处理硬件编码优化与网络抖动缓冲[^2]* 2. **弹幕分发** ```go // Go服务端弹幕广播 func handleBarrage(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { msg := decode(r.Body) redis.LPush("room:"+msg.RoomID, msg.Text) // 写入消息队列 socket.Broadcast("barrage_update", msg) // WebSocket实时推送 } ``` --- #### 四、成本优化建议 1. **流量控制**: - 动态码率调整(网络差时降至480P) - P2P传输(WebRTC DataChannel减少服务器压力) 2. **运维策略**: - CDN按量计费(节省跨国流量成本) - 自动缩容(夜间流量低时关闭50%实例) --- #### 五、开发流程 1. **MVP阶段**(最小可行产品): - 核心直播流 + 基础弹幕功能(2个月周期) 2. **迭代扩展**: - 阶段1:礼物系统 + 支付集成 - 阶段2:美颜滤镜(OpenGL ES) + 连麦PK - 阶段3:AI推荐算法(用户画像分析) > **避坑指南**: > - iOS端需处理后台音视频权限[^3] > - Android避免WebRTC的CPU过热问题(限制帧率至30fps) > - 严格遵守GDPR/CCPA数据隐私法规 [^1]: SRS边缘节点部署文档:https://github.com/ossrs/srs [^2]: WebRTC网络适配方案:RFC 8830 Transport Protocol Standards [^3]: Apple后台任务规范:AVFoundation Framework Guidelines ---
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