本文详细介绍了实时音视频传输中的RTP（实时传输协议）和RTCP（RTP控制协议）在WebRTC中的应用。RTP负责音视频数据的封装、分片传输与时序控制，支持动态载荷类型协商、大帧分片重组和扩展头部功能，并通过SRTP加密确保安全性。RTCP则通过周期性的收发报告（SR/RR）监测网络状态，提供丢包率、抖动和RTT等关键指标，实现自适应码率调整和媒体同步。两者协同工作，共同保障WebRTC在复杂网

图像滤波摘要 图像滤波是图像预处理中抑制噪声、保留特征的关键操作，分为时域和频域处理。OpenCV实现了三种常用滤波方法： 均值滤波：用邻域像素平均值替代中心像素，通过blur()函数实现，核越大图像越模糊，但会损失细节。 中值滤波：取邻域像素中值，medianBlur()函数实现，对脉冲噪声效果显著，能保留边缘信息。 高斯滤波：GaussianBlur()函数实现，采用加权均值（权重随距离递减）

摘要：本文介绍了使用libx265将本地YUV文件编码为H265格式的实现过程。主要包括：准备YUV输入文件和H265输出文件路径，初始化解码器（查找编码器、分配上下文、设置视频参数），配置高级编码参数（GOP大小、B帧、preset等），处理编码延迟和多线程设置，以及实现文件读取、帧分配和循环编码流程。文章还展示了如何通过FFmpeg查询libx265的更多编码选项。

VP8与VP9是Google主导的开源视频编码标准。VP8作为H.264的替代方案，主要应用于WebRTC和WebM格式，采用16x16宏块分割、1/4像素运动补偿和DCT变换等技术。VP9则对标H.265，在VP8基础上引入超级块(64x64)、更精细的预测模式(10种帧内预测)、帧间预测(8个参考帧)和自适应环内滤波等创新，压缩效率提升50%以上。两者均通过libvpx实现，支持WebM容器格

本文介绍了基于WebRTC技术的音视频通话系统实现方案。系统分为Web端和服务器端：Web端采用HTML+JavaScript实现，通过RTCPeerConnection类处理音视频流；服务器端使用C++开发信令服务器，采用WebSocket协议与Web端通信，并通过coturn实现STUN/TURN服务。系统设计了8种JSON格式信令实现房间管理、媒体协商和网络协商功能。详细说明了媒体协商流程（

本文介绍了FFmpeg预编译库的下载与环境配置方法。首先从GitHub仓库下载编译好的动态库并解压，然后在.bashrc文件中添加bin和lib路径的环境变量配置，通过source命令使其生效。最后通过ffmpeg -version命令验证安装是否成功。文中提供了详细的配置截图和路径示例，帮助用户快速完成FFmpeg的环境部署。

本文介绍了图像处理中的基本形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度运算和礼帽操作。腐蚀操作通过卷积核处理二值图像，缩小高亮区域；膨胀则是其逆操作，扩大高亮区域。开运算（先腐蚀后膨胀）可去除噪声，闭运算（先膨胀后腐蚀）能填补空洞。梯度运算通过膨胀与腐蚀结果的差值提取边缘，礼帽操作则通过原始图像与开运算结果的差值突出细节。文中提供了Python代码示例和效果对比图，展示了各类操作的实际应用效果

视频会议系统主要有三种架构：P2P（点对点）、SFU（选择性转发单元）和MCU（多点控制单元）。P2P架构简单且隐私性好，但上传带宽和CPU消耗大，仅适用于1-1通话。SFU是目前主流选择，通过服务器转发流，显著提升上传带宽利用率和可扩展性，支持联播技术优化质量。MCU将多流合并为单一流，客户端资源消耗低，但服务器成本高且布局不灵活。混合架构结合P2P和SFU，根据参与者数量动态切换，平衡资源与成

本文介绍了图像直方图的基本概念及其在OpenCV中的应用。直方图通过统计像素亮度分布，反映图像对比度特征。文章详细讲解了OpenCV的calcHist()函数参数及使用方法，包括单通道和彩色图像的直方图统计。同时展示了如何利用Matplotlib绘制直方图，并演示了使用掩膜提取特定区域直方图的技术。最后重点阐述了直方图均衡化的原理和实现方法，该方法通过重新分布像素强度来增强图像对比度，特别适用于低

本文介绍了HLS流媒体协议的实际测试与分析过程。首先搭建SRS服务器环境，使用FFmpeg推流RTMP并生成HLS切片文件（.m3u8索引和.ts视频片段）。通过FFplay拉流验证播放效果，并用Wireshark抓取HTTP请求进行协议分析。重点解析了客户端请求.m3u8文件的HTTP报文细节，包括GET方法、查询参数和请求头；以及服务器响应报文的特征，如Content-Type、SRS服务器标