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ffmpeg重要函数和结构体整理
ffmpeg、ffplay 自己学习记录，方便以后查看。 ======================================================================================================================= ffmpeg关键结构体类型： 1）解协议 AVIOContext，URLProtocol，URLContext主要存储视音频使用的协【音视频】windows视音频设备热插拔集成（5-2）
上一篇实现了windows的音视频设备热插拔功能，这一篇集成到SDK中。我的对外接口类是HCMDesktopRecorder，该篇主要讲如何集成热插拔功能，其他代码忽略。 1、开启并注册热插拔 int HCMDesktopRecorder::init(/* 忽略 */) { /* 忽略 */ // Create thread for detect device call视频协议
视频协议 视频协议 是针对 网络流媒体而言的, 也就是只有在有网络时, 通过 浏览器 或者 移动端app 才能看到的视频 目前常见的协议有 RTSP, RTMP, HLS, HTTP等 GStreamer开发, 在连接到 RTSP 视频时, 发现除了 视音频流 和 metadata之外, 还携带了 播放的信令 也有文章把 视频协议[总结]FFMPEG视音频编解码零基础学习方法
在CSDN上的这一段日子，接触到了很多同行业的人，尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人，有的已经是有多年经验的“大神”，有的是刚开始学习的初学者。在和大家探讨的过程中，我忽然发现了一个问题：在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟。“大神”们水平高超，探讨着深奥的问笔记：视音频基础5——小白入门
1.连续的图像变化每秒超过24帧（frame，fps）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面，看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。 2.视频帧：一帧表示一张画面。 3.帧率：即单位时间内帧的数量，单位为：帧/秒 或 fps（frame per second）。 4.色彩空间： （1）RFFmpeg解封装与代码示例
媒体播放器播放一个媒体文件，需要以下步骤：解协议，解封装，解码，视音频同步，如果播放本地文件则不需要解协议。其中解封装（解复用）的作用是将输入的封装格式（AVI、MP4、TS、FLV等封装格式）的数据分离成音频流压缩编码数据和视频压缩编码数据，把这些视音频以及字幕等基本流分离出来。在这FFMPEG中最关键的结构体之间的关系
致敬雷神！ https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/14214859 先看关系图，如下： a) 解协议（http,rtsp,rtmp,mms） AVIOContext，URLProtocol，URLContext主要存储视音频使用的协议的类型以及状态。URLProtocol存储输入视音频使用的封装格式。每种协议都对应一个URLProt美摄科技云剪辑，助力哔哩哔哩使用体验再升级
近年来，随着互联网信息技术的发展，为短视频、长视频等网络视频行业的发展提供了有利的成长条件，网络视频用户人数及市场总规模持续走高。在日渐增长的市场规模背景下，当下各视频平台需要海量的、优质的、多元的内容来吸引用户观看。 近日，国内知名投稿视频网站哔哩哔哩为了为降低视频ffmpeg 视频抽取音频，视音频分离
抽取音频命令ffmpeg -i 3.mp4 -vn -y -acodec copy 3.aacffmpeg -i 3.mp4 -vn -y -acodec copy 3.m4a 提取视频 （Extract Video）ffmpeg -i Life.of.Pi.has.subtitles.mkv -vcodec copy –an videoNoAudioSubtitle.mp4音视频合成命令ffmpeg -i video2.avi -i audio.mp3 -vcodec co暂存
原文链接：https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/18893769 概要介绍 视音频技术主要包含以下几点：封装技术，视频压缩编码技术以及音频压缩编码技术。如果考虑到网络传输的话，还包括流媒体协议技术。 视频播放器播放一个互联网上的视频文件，需数字视音频处理知识点小结
视频结构化与非线性编辑部分 镜头检测 镜头是视频流数据的最小物理数据单元，所谓镜头检测就是给定有n个镜头的视频V，找到每个镜头的开始和结尾部分。也被称作边界检测（boundary detection）或转换检测（transition detection）。 镜头边缘检测算法的实质及核心问题