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本文将分别通过命令行、编程2种方式进行AAC编码实战，使用的编码库是libfdk_aac。要求fdk-aac对输入的PCM数据是有参数要求的，如果参数不对，就会出现以下错误：[libfdk_aac @ 0x7fa3db033000] Unable to initialize the encoder: SBR library initialization errorError initializin
ffmpeg音视频编解码工具和EasyDarwin流媒体服务器搭建，测试将电脑桌面实时推流到服务器，然后进行拉流，拉流效果有直播的感觉
其二则是因为抖音强大的拍摄功能，里面的面具、贴纸、滤镜、美颜sdk非常有趣，给用户提供了多元化的拍摄方案，让广大用户爱上了拍摄、分享。在“全民拍摄”的背景下，一大批职业主播加入到平台中，如此一来各大短视频和直播平台的竞争就变得越来越激烈，想要在互联网中赢得粉丝青睐无疑有两个最简单的方式，一是通过才艺、二是通过颜值，毕竟在短视频这种以视频为媒介对的平台，一张高颜值的脸是极为重要的，无论在哪个直播版块
本文主要讲的是camera2这套API采集数据，并指明YUV420_888格式时候获取到的摄像头YUV数据格式，具体是怎么样的。
要知道，如今用户们的需求与审美甚至可以用日新月异来形容，特别是在互联网中，美颜和拍摄的玩法都在不停更新迭代，这也是给美颜sdk提出的挑战，无论是美颜技术还是趣味功能方面，都要保持着高频次的更新，像贴纸、滤镜、面具这些功能都是用户最常用的，所以美颜sdk在开发到投入使用之后必须要有一个团队进行更新、维护，就拿贴纸来说吧，一款新贴纸的设计需要创意、画师、技术等多方进行搭配创作，这样才能投入使用。首先明
直播第三方美颜sdk是什么？下文小编来为大家科普一下。如今它已经不仅是一款简单的美颜工具，许多直播平台已经把它当做“运营利器”，开发了各式各样的美颜、趣味功能，以此打造差异化的直播形式，提高平台的竞争力。当下，接入直播第三方美颜sdk已经成了广大平台的最佳解决方案，毕竟对于一些中小平台来说想要自己开发美颜sdk是非常困难的，因为这是跨行业的技术，不仅需要专业的开发团队，另外保证长时间稳定运营维护也
介绍了所有和音视频相关的基础知识，包括YUV，RGB，视频压缩算法等
5G时代来临，前端开发工程师必须了解的音视频入门基础知识
本系列文章通过拆解采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染流程并实现 Demo 来向大家介绍如何在 iOS/Android 平台上手音视频开发。这里是第十三篇：iOS 视频渲染 Demo。这个 Demo 里包含以下内容：1）实现一个视频采集装模块；2）实现一个视频渲染模块；3）串联视频采集和渲染模块，将采集的视频数据输入给渲染模块进行渲染；4）详尽的代码注释，帮你理解代码逻辑和原理
这里是第五篇：iOS 音频解码 Demo。这个 Demo 里包含以下内容：1）实现一个音频解封装模块；2）实现一个音频解码模块；3）实现对 MP4 文件中音频部分的解封装和解码逻辑，并将解封装、解码后的数据存储为 PCM 文件；4）详尽的代码注释，帮你理解代码逻辑和原理。前四篇：iOS要开发，采集音频并存储为 PCM 文件iOS音视频开发二：音频编码，采集 PCM 数据编码为 AACiOS音视频开
目录MP4的“问题”m3u8是什么m3u8的好处源码分析扩展思考：mp4能不能像m3u8一样进行分片缓存呐？一、MP4的“问题”1.1 moov在mdat后影响秒开率Mp4格式是一个个Box，其中moov存储的是metadata信息，mdat存储具体音视频数据信息。如果无法解析出moov数据，是无法播放该mp4文件的。而一般情况下ffmpeg生成moov是在mdat写入完成之后的，即mdat会在m
延时高是实时互动技术中常见的问题之一，解决延时高问题需要综合考虑网络、设备、编解码算法等多个因素。解决方案包括优化设备端延时、优化网络传输延时和使用UDP进行音视频传输等。在选择音视频传输协议时，需要综合考虑实际需求和网络条件，选择最适合的协议。本文介绍了延时高的原因和解决方案，希望对音视频开发者能够有所帮助。
Android ffmpeg仿照剪映，剪辑的预览条的快速抽帧，精准显示，以及播放器的播放和随预览条的滚动逐帧预览
音视频编解码——RGB与YUV转换以及存储格式
其实，音视频开发的技术积累，也没有那么难，带着问题去 Google，带着任务去实践，一切都不是问题，我们就从上面说的 4 个方向，逐个探索一下，有哪些知识点，是要我们去了解和掌握的。限于篇幅原因，我的经验分享就到这里了，音视频的路很长，更多的还是要靠自己去学习和实践，带着追求极致的精神去探索和优化，最终，我相信大家都能快速成长，成为真正的行业专家！互联网环境下的音视频的传输，是一个非常有挑战和价值
本文介绍了视频直播卡顿的四个主要原因，用户网络问题、用户设备性能问题、技术路线的选择和实现问题。因本文主要阐述视频直播的卡顿，故技术路线的实现指的是：CDN供应商的实现问题，包含CDN性能不足、CDN地区覆盖不足。对于每个原因，提供了初步判断和进一步诊断的方法和技术工具，并列出了关键性能指标以帮助诊断和解决问题。本文全面介绍了导致视频直播卡顿问题的三个主要原因：用户网络带宽不足、用户性能不佳、CD
目录STL的六大部件介绍容器分类序列式容器介绍（vector、list、deque）关联式容器资料一、STL六大部件STL：cpp standard library cpp标准库STL的六大部件compounts：容器 （Containers）分配器（Allocators）算法（Algorithms）迭代器（Iteratros）适配器（Adapters）仿函数（Functors）其中比较重要或者.
本文介绍了音画不同步问题的五个因素：编码和封装阶段、网络传输阶段、播放器中的处理阶段、源内容产生的问题以及转码和编辑。针对这些因素，提出了相应的解决方案，如使用标准化工具、选择强大的传输协议、自适应缓冲等。此外，介绍了第三方音视频服务商如即构的解决方案，包括优化的编解码器、动态码率调整、前向纠错和包重传等。最后，强调了开发者需要密切监控应用性能并与音视频服务提供商合作，以确保最佳的音画同步体验。
第八周工作进展报告本周主要对视频中的内容感知部分如何与编码结合达到码率控制的效果进行研究。其包括在传统编码器前对图像进行预处理的方法以及干预编码器的量化参数的方法。对于传统编码器（例如：H.264）前预先对视频图像做基于内容感知的压缩的方法，在“Content Aware Video Compression: An Approach To VOS Algorithm”一文有所体现，文中提出一种基于
音视频编解码技术：AAC 音频编码技术
如上图所示，现在在给两张图片编码的时候加上一点噪音，使得每张图片的编码点出现在绿色箭头所示范围内，于是在训练模型的时候，绿色箭头范围内的点都有可能被采样到，这样解码器在训练时会把绿色范围内的点都尽可能还原成和原图相似的图片。然后我们可以关注之前那个失真点，现在它处于全月图和半月图编码的交界上，于是解码器希望它既要尽量相似于全月图，又要尽量相似于半月图，于是它的还原结果就是两种图的折中（3/4全月图
音视频学习–关于绿屏的6种检测方案
一个图片的基本单位， pix是英语单词picture的简写，加上英语单词“元素element”，就得到了**“pixel”**，简称px，所以“像素”有“图像元素”之意。每个通道的位深越大，能够表示的颜色值就越大，比如现在高端电视说的10bit色彩，即是每个通道用10bit表示，每个通道有1024种颜色。
这份javacv学习大纲主要分为入门、进阶和高级三个部分，其中入门部分包括了javacv的概述、环境搭建和基础应用；进阶部分则讲解了图像和视频处理、音频处理以及opencv的结合等内容；而高级部分则进一步深入了解了实时视频流处理、深度学习和人工智能等领域的应用。学习本大纲能够掌握使用javacv进行图像和视频处理、音频处理、实时视频流处理以及深度学习等领域的知识和应用。
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