NDK 音视频的直播推流与流媒体播放

Java层的native方法和C/C++层的函数建立对应关系有两种方式:

  • 静态注册
    Java 层的 native 方法与 native 层的方法在名称上具有一一对应的关系
  • 动态注册
    使用动态注册时,我们需要准备好需要自己想要对应的 native 方法,然后构造 JNINativeMethod 数组,JNINativeMethod 是一种结构体,源码如下:
typedef struct {
    // Java层native方法名称
    const char* name;
    // 方法签名
    const char* signature;
    // native层方法指针
    void*       fnPtr;
} JNINativeMethod;

动态注册的步骤如下:

  1. 通过 vm( Java 虚拟机)参数获取 JNIEnv 变量
  2. 通过 FindClass 方法找到对应的 Java 类
  3. 通过 RegisterNatives 方法,传入 JNINativeMethod 数组,注册 native 函数

视频流播放总结

  • 使用ffmpeg引擎进行直播流的decode
  • 使用OpenSLES进行音频的播放
  1. ffmpeg打开直播流地址后得到音、视频的解码器,分别实例化AudioChannel和VideoChannel
  2. 使用av_read_frame方法读取AVPacket,根据AVPacket的类型放入AudioChannel或VideoChannel的队列中缓存
  3. 音频的播放:从AudioChannel的AVPacket队列中循环读取AVPacket,使用AVCodecContext解码出AVFrame,读出AVFrame的内容使用OpenSLES进行播放音频。
  4. 视频的播放:从VideoChannel的AVPacket队列中循环读取AVPacket,使用AVCodecContext解码出AVFrame,AVFrame再放入一个队列中缓存。
    循环读取AVFrame的缓存队列得到AVFrame,SDK层的Surface在native_window_jni中可以得到ANativeWindow对象,将AVFrame的数据拷贝到ANativeWindow对象中即可。
  5. 音视频如何同步:可以获取AVFrame的播放时间基点和延迟时长。当播放时间基点==0时,休眠延迟时长后渲染图像。当播放时间基点!=0时,需要比较音频和视频当前的时间基点误差,误差较大时如果视频比音频快就需要让视频播放额外延迟这个时间误差,如果视频比音频慢比较明显(>=0.1s)就要丢弃当前的AVFrame,并且将AVPacket缓存队列一直删除到最近的KeyFrame位置。

直播推流总结

服务端可以用:nginx-rtmp-win32-1.2.1 实现。

播放器填入推流地址就可以实现直播观看。

app核心流程介绍:
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
摄像头采集的视频数据为NV21格式。
往RTMP包中填充的是H.264数据。
x264是一个C语言编写的目前对H.264标准支持最完善的编解码库。
而x264编码的输入数据却为I420格式。
因此,当我们采集到摄像头数据之后需要将NV21转为I420。
但不是直接将x264编码出来的数据填充进RTMP包中。

因此视频数据的数据流过程为:
摄像头采集回调(NV21) -> 数据旋转(I420) -> x264编码(H.264) -> 去除分隔符(可以填充进RTMP包)

===========================

麦克风采集的音频数据为PCM格式。
RTMP推流需要的是aac的裸数据。
可以使用FAAC编码PCM数据为AAC格式。
推送音频第一个包包含了接下来数据的格式的音频序列包。

因此音频数据的数据流过程为:
麦克风采集回调(PCM) -> FAAC转码(AAC) -> 添加固定包头(可以填充进RTMP包)

涉及到的lib:x264、RTMPDump 、faac。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,233评论 6 495
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,357评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,831评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,313评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,417评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,470评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,482评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,265评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,708评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,997评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,176评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,827评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,503评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,150评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,391评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,034评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,063评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容