1.像格式--FFMPEG代码走读-TIFF格式编码
2.FFmpeg交叉编译、命令码脚本参数配置
3.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
4.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
5.msys2编译FFmpeg全网最详细步骤
6.FFmpeg开发笔记（十二）Linux环境给FFmpeg集成libopus和libvpx

像格式--FFMPEG代码走读-TIFF格式编码

       本文从FFMPEG源码角度解读TIFF编码内容，源码源代无需过多介绍，命令码直接开启解读。源码源代TIFF编码涉及到的命令码结构体TiffEncoderContext，用于存储与TIFF编码相关的源码源代股票角度源码上下文信息，包括编码上下文信息、命令码长宽信息、源码源代压缩信息、命令码yuv数据信息、源码源代缓冲区信息、命令码Strip信息，源码源代以及编解码算法和级别信息等。命令码

       TIFF文件使用标签（Tags）存储图像的源码源代元数据和其他信息，每个标签存储特定类型的命令码信息，如图像宽度、高度、颜色深度等。在FFMPEG中包含的所有tag相关数据可参照下图查看。

       此外，还存在特定的补充标签，如DNG和CinemaDNG格式。DNG是由Adobe开发的一种开放的RAW图像格式，基于TIFF/EP标准，在TIFF基础上增加了存储更多摄影信息和元数据的特定标签。CinemaDNG是一个基于DNG的开放标准，专为**和视频制作中的RAW图像序列设计，包含与静态图像DNG类似的标签，同时增加了一些特定于视频和**制作的标签，用于管理处理高动态范围的RAW视频数据。

       TIFF编码代码位于libavcodec\tiffenc.c文件中。ff_tiff_encoder描述了一个TIFF图像编码器，libstdc 源码采用标准FFmpeg库的API封装，包含TIFF编码器的各种信息和函数指针，便于对接到FFMPEG框架。

       encode_init函数用于初始化TIFF编码器上下文，并进行必要的检查和设置。encode_close函数在编码器关闭时进行资源清理，确保无内存泄漏。add_entry将一个条目添加到TIFF文件目录中。encode_strip用于将图像数据编码为TIFF文件的一个条带。pack_yuv将YUV图像数据打包成适合TIFF格式的条带。

       encode_frame函数主要作用是将一帧图像编码为TIFF格式。具体步骤包括初始化上下文和变量、设置编码器上下文参数、处理不同像素格式、计算每行字节数和数据包大小、分配内存、处理图像数据、写入TIFF文件头、添加TIFF标签、写入目录偏移量并完成编码。

       至此，TIFF编码过程解析完毕。源码编译与调试有助于深入理解，增进对TIFF编码的认识。

FFmpeg交叉编译、脚本参数配置

       一：下载并解压ffmpeg源码

       使用git或wget下载ffmpeg源码到/root/ff目录，安装git或wget后执行命令解压。

       检查解压后的文件。

       使用tar命令解压ffmpeg-3.4.tar.bz2文件。

       使用unzip命令解压NDK压缩包。

       查看目录结构。蜻蜓 源码

       安装make工具，用于自动化编译工作，提高效率。

       二：配置编译脚本

       定义环境变量，包括NDK目录、架构下的so库和头文件、交叉编译工具、CPU类型和输出路径。

       使用env命令查看环境变量。

       解决NDK版本r后gcc兼容问题，通过修改cc路径使用clang。

       执行make命令进行编译，使用-j参数指定并行任务数，编译完成后执行make install安装。

       在指定路径下生成输出文件。

       三：创建Shell脚本

       创建并编辑android.sh文件，实现自动化交叉编译流程。

       调整脚本参数实现动态配置。

       重新执行脚本，生成编译结果。

极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg

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       本文将带你了解在 Ubuntu 系统中，如何进行源码编译，获得 GPU 加速版本的 FFmpeg 工具。

       FFmpeg 是一款功能强大的音视频处理工具，支持多种格式的音视频文件，并提供了丰富的命令行工具和库，允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。

       然而，FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。蒴源码通过集成 CUDA SDK、OpenCL 或 Vulkan 等第三方库，能够实现 FFmpeg 的 GPU 加速，显著提升处理速度和性能。

       在本文中，我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。

       首先，确保已安装 nv-codec-hearers，这是 NVIDIA 提供的 SDK，用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的操作。

       接下来，安装 FFmpeg 编码库和相关依赖，完成 FFmpeg 的编译配置。

       最后，运行编译命令，检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。

       至此，GPU 加速版本的 FFmpeg 已成功编译和安装，能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。

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FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)

       FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、fragment源码抗抖动、矩形标注、九宫格等。

       黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。

       视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。

       色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。

       去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。

       矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。

       绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。

       调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。

       将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。

msys2编译FFmpeg全网最详细步骤

       本文提供详细步骤使用msys2编译FFmpeg源码，无需安装mingw。msys2在Windows上模拟Linux环境，允许使用大多数shell命令，类似于虚拟机但更轻量级。首先，从msys2.github.io下载并安装msys2到D盘，避开系统盘C盘。

       在安装过程中，若进度卡住，可取消安装后重新尝试。安装完毕后，进入安装目录启动msys2_shell.cmd，并调整字符集以避免中文乱码。确保设置生效后重启msys2_shell.cmd。

       接着，更换msys2的国内源，可参考相关指南。免费音视频学习资源推荐，包括FFmpeg、WebRTC、RTMP等技术，点击下方链接免费报名，先保存学习路径。

       使用msys2安装软件，如yasm、make、diffutils、pkg-config。若安装缓慢，多次尝试直至完成。通过命令查看gcc安装状态。

       下载最新FFmpeg源码（FFmpeg4.2.2），创建名为“SourceCode”的文件夹，解压源码并存放其中。

       通过命令行进入msys2目录，配置FFmpeg编译参数，例如指定安装路径。生成的Makefile文件将用于编译过程。此步骤可使用批处理文件执行以提高效率。

       编译完成后，ffmpeg库和可执行文件位于msys/usr/local/ffmpeg/bin目录。将msys\mingw\bin下的dll库复制到msys\usr\local\ffmpeg\bin，以确保依赖性。

       需x库时，先编译x库，再编译FFmpeg。遵循本指南的详细步骤，您将成功在Windows上使用msys2编译FFmpeg源码。

FFmpeg开发笔记（十二）Linux环境给FFmpeg集成libopus和libvpx

       在FFmpeg开发中，为了支持WebM格式的视频，特别是其音频编码的Opus和视频编码的VP8/VP9，需要在Linux环境中集成libopus和libvpx库。以下是具体的操作步骤：

       1. 安装libopus：首先，从ftp.osuosl.org下载libopus源码，如libopus-1.4。解压后，运行`./configure`进行配置，接着执行`make`和`make install`编译并安装。

       2. 安装libvpx：访问github.com/webmproject获取libvpx-1..1源码。解压后，使用`./configure --enable-pic --disable-examples --disable-unit-tests`配置，然后编译并安装，即`make`和`make install`。

       3. 重新编译FFmpeg：由于FFmpeg默认不支持opus和vpx，需要在FFmpeg源码目录下，通过`./configure`命令添加`--enable-libopus --enable-libvpx`选项。接着执行`make clean`清理，`make -j4`编译，最后使用`make install`安装并检查FFmpeg版本以确认成功启用。

       按照以上步骤，你就能在Linux环境中成功集成libopus和libvpx到FFmpeg，从而支持WebM格式的视频编码。《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书中的详细说明提供了完整的指导。

FFmpeg开发笔记（十三）Windows环境给FFmpeg集成libopus和libvpx

       本文将指导读者在Windows环境下，如何为FFmpeg集成libopus和libvpx，进而支持Opus音频编码与VP8/VP9视频编码。首先，介绍libopus的集成步骤。libopus是用于语音交互和音频传输的编码标准，其编解码器为libopus。下载最新版libopus源码，解压后执行配置命令./configure --prefix=/usr/local/libopus。接着，编译并安装libopus，确保环境变量PKG_CONFIG_PATH已包含libopus的pkgconfig路径。

       随后，转向libvpx的集成。libvpx是VP8和VP9视频编码标准的编解码器。下载最新libvpx源码，解压并配置./configure --prefix=/usr/local/libvpx --enable-pic --disable-examples --disable-unit-tests，确保使用了--enable-pic选项以避免在编译FFmpeg时的错误。编译、安装libvpx后，同样更新PKG_CONFIG_PATH环境变量。

       为了在FFmpeg中启用libopus和libvpx，需要重新编译FFmpeg。确保所有相关库的pkgconfig路径已加载至环境变量PKG_CONFIG_PATH中。通过命令./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg --arch=x_ --enable-shared --disable-static --disable-doc --enable-libx --enable-libx --enable-libxavs2 --enable-libdavs2 --enable-libmp3lame --enable-gpl --enable-nonfree --enable-libfreetype --enable-sdl2 --enable-libvorbis --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-version3 --enable-libopus --enable-libvpx --enable-iconv --enable-zlib --extra-cflags='-I/usr/local/lame/include -I/usr/local/libogg/include -I/usr/local/amr/include' --extra-ldflags='-L/usr/local/lame/lib -L/usr/local/libogg/lib -L/usr/local/amr/lib' --cross-prefix=x_-w-mingw- --target-os=mingw重新配置FFmpeg，启用libopus与libvpx功能。接着，执行编译与安装命令，完成FFmpeg的集成。

       最后，通过命令ffmpeg -version检查FFmpeg版本信息，确认是否成功启用libopus与libvpx。至此，FFmpeg已成功在Windows环境下集成了libopus和libvpx，支持Opus音频编码与VP8/VP9视频编码。此过程为视频处理应用提供了更丰富编码格式支持，提高了FFmpeg的多功能性与适应性。