iOS视频直播初窥:高仿<喵播APP>

转自:http://www.jianshu.com/p/b8db6c142aad

效果图

由于licecap录制的GIF失帧太严重, 都模糊掉了, 再放两张高清截图

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前言

今年三月份，斗鱼获腾讯领投的1亿美元融资的消息被各大平台报道转载，在电竞、泛娱乐已是热门投资的当下，网络直播平台自然也获得了各界的关注。盗用两张关于游戏直播的趋势图

游戏直播规模游戏直播规模

这还仅仅是游戏直播这块的蛋糕.直播行业的竞争会越来越激烈, 不管是主播还是直播平台都面临着激烈的竞争, 当然直播行业也会越来越规范, 直播元素也越来越多.

视频直播初窥

视频直播，可以分为 采集，前处理，编码，传输, 服务器处理，解码，渲染

采集: iOS系统因为软硬件种类不多, 硬件适配性比较好, 所以比较简单. 而Android端市面上机型众多, 要做些机型的适配工作.PC端是最麻烦的, 各种奇葩摄像头驱动.所以现在很多的中小型直播平台, 都放弃了PC的直播, 更有一些直播平台只做iOS端的视频直播.

前处理: 美颜算法,视频的模糊效果, 水印等都是在这个环节做. 目前iOS端最著名开源框架的毫无疑问就是GPUImage.其中内置了125种渲染效果, 还支持各种脚本自定义. 我高仿的喵播的美颜效果也是基于GPUImage的.

编码: 重难点在于要在分辨率，帧率，码率，GOP等参数设计上找到最佳平衡点。iOS8之后, Apple开放了VideoToolbox.framework, 可以直接进行硬编解码, 这也是为什么现在大多数直播平台最低只支持到iOS8的原因之一. iOS端硬件兼容性比较好, 可以直接采取硬编码. 而Android得硬编码又是一大坑.

传输: 这块一般都是交给CDN服务商. CDN只提供带宽和服务器之间的传输, 发送端和接收端的网络连接抖动缓存还是要自己实现的.目前国内最大的CDN服务商应该是网宿.

服务器处理: 需要在服务器做一些流处理工作, 让推送上来的流适配各个平台各种不同的协议, 比如:RTMP,HLS,FLV...

解码和渲染: 也就即音视频的播放. 解码毫无疑问也必须要硬解码. iOS端兼容较好, Android依然大坑.这块的难点在于音画同步, 目前很多直播平台这块是硬伤.国内比较好的开源项目应该是B站开源的ijkplayer . 斗鱼就是基于ijkplayer 的, 本项目也是基于ijkplayer 的.

技术坑 : 降噪, 音频解码器, 蓝牙适配, 回声消除, 信令控制, 登录, 鉴权, 权限管理, 状态管理, 应用消息, 消息推送, 礼物系统, 即时聊天, 支付系统, 统计系统, 数据库, 缓存, 分布式文件存储, 消息队列, 运维系统等等大小不一的坑等你来填!!!

资金坑 : 以带宽为例, 2万人同时在线, 手机码率在600KB, 每个月的带宽费用至少在30万左右. 根据欢聚时代(YY)15年四季度财务报, 他们的带宽成本为人民币1.611亿元, 折合每月5000万+. 人力成本+渠道支出和其他支出就不详谈了.

社会坑: 还得每时每刻与各种黑暗势力斗争, 包括色情, 广告, 刷小号, 刷充值, 告侵权, DDos...(我反编译喵播的官方APP, 他们的项目名就叫Shehui, O(∩_∩)O哈哈~)

项目下载地址

GitHub下载地址

前期准备

项目主要是基于ijkplayer 的. 最好是打包成framework. 原本我准备写一个打包教程, 不过后来在简书上发现了一篇特别详细的打包blog, 分享给大家: http://www.jianshu.com/p/1f06b27b3ac0.

如果你根据教程打包失败了(当然这种几率比较小), 我这还有一份我已经打包好的(Release版), 下载地址:链接：http://pan.baidu.com/s/1eRVetdK 密码：2dc0下载后, 直接解压即可.

项目文件结构

Frameworks: 如果文件夹不存在, 点击classes选择Show in Finder, 新建一个即可, 将你打包的或者下载的framework拖入其中并拉进项目中. 你也可以自己建一个文件夹, 把这个Frameworks直接delete即可

PRofile : 个人中心, 这里面只有一个ProfileController. 因为总写重复代码, 都写吐了, 这儿有兴趣的自己写一下吧, So easy...

Network : 关于网络连接的工具类. 关于网络的实时监控, 网络状态的切换, 网络请求的工具类都在这里面.

Other : 全局的常量. 当然你也可以在里面将文件结构更加细化.

Home : 包含最新主播, 最热直播, 关注的直播, 礼物排行榜等模块. 还有最重要的视频直播也在这里面了.

ShowTime :见名知意. 视频直播的前处理, 智能美颜和H264硬编码等都在这里面.

Main : UITabBarController和UINavigationController的配置

Toos : 这儿命名有点不规范, 这里面放置的都是项目用到的分类

Login : 登录模块

Resource : 项目用到的资源文件

项目详解

tip1: 判读网络类型.

在观看直播的时候, 我们通常都是用WiFi或者3/4G(土豪级别的), 一般用户在进行网络切换的时候, 我们都要给出友善的提示, 告诉TA: 您的网络状态切换到了XX状态. 假设用户从WiFi切换到4G, 你的应用也没个提醒, 导致TA的流量归零甚至欠了运营商一屁股的钱, 我想你的APP的用户体验也就归零或者为负了.

我们可以使用苹果的Reachability结合下面的代码实时监听网络状态的改变

typedef NS_ENUM(NSUInteger, NetworkStates) { NetworkStatesNone, // 没有网络 NetworkStates2G, // 2G NetworkStates3G, // 3G NetworkStates4G, // 4G NetworkStatesWIFI // WIFI};// 判断网络类型+ (NetworkStates)getNetworkStates{ NSArray *subviews = [[[[UIapplication sharedApplication] valueForKeyPath:@"statusBar"] valueForKeyPath:@"foregroundView"] subviews]; // 保存网络状态 NetworkStates states = NetworkStatesNone; for (id child in subviews) { if ([child isKindOfClass:NSClassFromString(@"UIStatusBarDataNetworkItemView")]) { //获取到状态栏码 int networkType = [[child valueForKeyPath:@"dataNetworkType"] intValue]; switch (networkType) { case 0: //无网模式 states = NetworkStatesNone; break; case 1: states = NetworkStates2G; break; case 2: states = NetworkStates3G; break; case 3: states = NetworkStates4G; break; case 5: { states = NetworkStatesWIFI; } break; default: break; } } } //根据状态选择 return states;}

tip2: 登录模块

如果你多运行几次就会发现, 登录模块背景中播放的视频是2个视频每次随机播放一个的.并且是无限重复的, 也就是说只要你一直呆着登录界面, 就会单视频循环播放当前的视频. 这儿的登录只是几个按钮, 没有具体的登录逻辑, 随便点哪一个按钮都可以进入首页.

我们需要监听视频, 是否播放完成.

// 监听视频是否播放完成 [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(didFinish) name:IJKMPMoviePlayerPlaybackDidFinishNotification object:nil];

如果播放完成了, 让IJKFFMoviePlayerController再次play即可

- (void)didFinish{ // 播放完之后, 继续重播 [self.player play];}tip3: 首页首页

这种效果相信很多人都看到过或者做过.我简单说一下我的做法(不一定是最佳的, 只是提供一个思路)

一个父控制器HomeViewController+三个子控制器(最热/最新/关注. 每个控制器各自管理自己的业务逻辑, 高内聚低耦合). 重写HomeViewController的loadView, 将self.view替换成UIScrollView. 将三个子控制器的view添加到UIScrollView上即可. 其他的效果实现, 请参照我的代码, 都有详细的中文注释.

tip4: 直播(面向观众端)这个是整个项目的重点之一了.这种直播的布局, 应该是比较主流的了. 我下载的好多直播类APP都是这个项目布局, 包括YY也是这种界面布局.这个里面涉及的东西比较多了, 三言两语真说不清.

简单说一下已经实现的效果:A: 主播的直播B: 关联主播的视频直播, 默认是只有界面, 没有声音的. 点击该视图可以切换到此主播C: 下拉切换另一个主播, 这个功能是很常见的. 做法是直播控制器是一个UICollectionViewController, 只有一个cell, 且cell.frame就是self.collectionViewb.bounds. 我们进入直播控制器的时候, 其实是传进去一个关联主播数组, 每次下拉的时候, 就加载数组里面的主播D. 查看观众席的观众详情E. 查看主播详情F. 足迹: 粒子动画, 后面详解G. 弹幕: 点击最下方的工具栏第一个按钮可以开启/关闭弹幕, 后面详解...

tip5: 粒子动画实现游客足迹粒子动画的layer是添加到播放器的view上面的. 下面代码有详细的注释

CAEmitterLayer *emitterLayer = [CAEmitterLayer layer];// 发射器在xy平面的中心位置emitterLayer.emitterPosition = CGPointMake(self.moviePlayer.view.frame.size.width-50,self.moviePlayer.view.frame.size.height-50);// 发射器的尺寸大小emitterLayer.emitterSize = CGSizeMake(20, 20);// 渲染模式emitterLayer.renderMode = kCAEmitterLayerUnordered;// 开启三维效果// _emitterLayer.preservesDepth = YES;NSMutableArray *array = [NSMutableArray array];// 创建粒子for (int i = 0; i<10; i++) { // 发射单元 CAEmitterCell *stepCell = [CAEmitterCell emitterCell]; // 粒子的创建速率，默认为1/s stepCell.birthRate = 1; // 粒子存活时间 stepCell.lifetime = arc4random_uniform(4) + 1; // 粒子的生存时间容差 stepCell.lifetimeRange = 1.5; // 颜色 // fire.color=[[UIColor colorWithRed:0.8 green:0.4 blue:0.2 alpha:0.1]CGColor]; UIImage *image = [UIImage imageNamed:[NSString stringWithFormat:@"good%d_30x30", i]]; // 粒子显示的内容 stepCell.contents = (id)[image CGImage]; // 粒子的名字 // [fire setName:@"step%d", i]; // 粒子的运动速度 stepCell.velocity = arc4random_uniform(100) + 100; // 粒子速度的容差 stepCell.velocityRange = 80; // 粒子在xy平面的发射角度 stepCell.emissionLongitude = M_PI+M_PI_2;; // 粒子发射角度的容差 stepCell.emissionRange = M_PI_2/6; // 缩放比例 stepCell.scale = 0.3; [array addObject:stepCell];}emitterLayer.emitterCells = array;[self.moviePlayer.view.layer insertSublayer:emitterLayer below:self.catEarView.layer];

tip6: 弹幕弹幕使用的也是一个第三方轮子BarrageRenderer . 这个开源项目的文档都是中文的, 用法也是很简单的.

基本配置

_renderer = [[BarrageRenderer alloc] init];// 设置弹幕的显示区域. 基于父控件的._renderer.canvasMargin = UIEdgeInsetsMake(ALinScreenHeight * 0.3, 10, 10, 10);[self.contentView addSubview:_renderer.view];

弹幕配置

#pragma mark - 弹幕描述符生产方法/// 生成精灵描述 - 过场文字弹幕- (BarrageDescriptor *)walkTextSpriteDescriptorWithDirection:(NSInteger)direction{ BarrageDescriptor * descriptor = [[BarrageDescriptor alloc]init]; descriptor.spriteName = NSStringFromClass([BarrageWalkTextSprite class]); descriptor.params[@"text"] = self.danMuText[arc4random_uniform((uint32_t)self.danMuText.count)]; descriptor.params[@"textColor"] = Color(arc4random_uniform(256), arc4random_uniform(256), arc4random_uniform(256)); descriptor.params[@"speed"] = @(100 * (double)random()/RAND_MAX+50); descriptor.params[@"direction"] = @(direction); descriptor.params[@"clickAction"] = ^{ UIAlertView *alertView = [[UIAlertView alloc]initWithTitle:@"提示" message:@"弹幕被点击" delegate:nil cancelButtonTitle:@"取消" otherButtonTitles:nil]; [alertView show]; }; return descriptor;}

最后一步, 千万要记得start

[_renderer start];tip7: 智能美颜效果现在的直播平台, 美颜是标配. 不然绝大多数的主播都是没法看的.美颜算法需要用到GPU编程, 需要懂图像处理的人. 图像处理这一块我不是很熟悉, 相关的文献也是看得云里雾里的. 所以, 依然使用开源的轮子: GPUImage . 这个开源框架有近1.3W+star(7月5日数据), 真不是盖的, 内置125种滤镜效果, 没有你想不到, 只有你不会用. 我的项目中都有详细的用法, 还是很简单的. 在这里摘抄一份其.h文件的注释. 一方面方便大家修改我项目中的美颜效果, 另一方面也是做个备份.(具体出处我真忘了, 如果有人找到了源地址链接, 可以联系我加上)#import "GLProgram.h"// Base classes#import "GPUImageOpenGLESContext.h"#import "GPUImageOutput.h"#import "GPUImageView.h"#import "GPUImageVideoCamera.h"#import "GPUImageStillCamera.h"#import "GPUImageMovie.h"#import "GPUImagePicture.h"#import "GPUImageRawDataInput.h"#import "GPUImageRawDataOutput.h"#import "GPUImageMovieWriter.h"#import "GPUImageFilterPipeline.h"#import "GPUImageTextureOutput.h"#import "GPUImageFilterGroup.h"#import "GPUImageTextureInput.h"#import "GPUImageUIElement.h"#import "GPUImageBuffer.h"// Filters#import "GPUImageFilter.h"#import "GPUImageTwoInputFilter.h"#pragma mark - 调整颜色 Handle Color#import "GPUImageBrightnessFilter.h" //亮度#import "GPUImageExposureFilter.h" //曝光#import "GPUImageContrastFilter.h" //对比度#import "GPUImageSaturationFilter.h" //饱和度#import "GPUImageGammaFilter.h" //伽马线#import "GPUImageColorInvertFilter.h" //反色#import "GPUImageSepiaFilter.h" //褐色（怀旧）#import "GPUImageLevelsFilter.h" //色阶#import "GPUImageGrayscaleFilter.h" //灰度#import "GPUImageHistogramFilter.h" //色彩直方图，显示在图片上#import "GPUImageHistogramGenerator.h" //色彩直方图#import "GPUImageRGBFilter.h" //RGB#import "GPUImageToneCurveFilter.h" //色调曲线#import "GPUImageMonoChromeFilter.h" //单色#import "GPUImageOpacityFilter.h" //不透明度#import "GPUImageHighlightShadowFilter.h" //提亮阴影#import "GPUImageFalseColorFilter.h" //色彩替换（替换亮部和暗部色彩）#import "GPUImageHueFilter.h" //色度#import "GPUImageChromaKeyFilter.h" //色度键#import "GPUImageWhiteBalanceFilter.h" //白平横#import "GPUImageAverageColor.h" //像素平均色值#import "GPUImageSolidColorGenerator.h" //纯色#import "GPUImageLuminosity.h" //亮度平均#import "GPUImageAverageLuminanceThresholdFilter.h" //像素色值亮度平均，图像黑白（有类似漫画效果）#import "GPUImageLookupFilter.h" //lookup 色彩调整#import "GPUImageAmatorkaFilter.h" //Amatorka lookup#import "GPUImageMissEtikateFilter.h" //MissEtikate lookup#import "GPUImageSoftEleganceFilter.h" //SoftElegance lookup#pragma mark - 图像处理 Handle Image#import "GPUImageCrosshairGenerator.h" //十字#import "GPUImageLineGenerator.h" //线条#import "GPUImageTransformFilter.h" //形状变化#import "GPUImageCropFilter.h" //剪裁#import "GPUImageSharpenFilter.h" //锐化#import "GPUImageUnsharpMaskFilter.h" //反遮罩锐化#import "GPUImageFastBlurFilter.h" //模糊#import "GPUImageGaussianBlurFilter.h" //高斯模糊#import "GPUImageGaussianSelectiveBlurFilter.h" //高斯模糊，选择部分清晰#import "GPUImageBoxBlurFilter.h" //盒状模糊#import "GPUImageTiltShiftFilter.h" //条纹模糊，中间清晰，上下两端模糊#import "GPUImageMedianFilter.h" //中间值，有种稍微模糊边缘的效果#import "GPUImageBilateralFilter.h" //双边模糊#import "GPUImageErosionFilter.h" //侵蚀边缘模糊，变黑白#import "GPUImageRGBErosionFilter.h" //RGB侵蚀边缘模糊，有色彩#import "GPUImageDilationFilter.h" //扩展边缘模糊，变黑白#import "GPUImageRGBDilationFilter.h" //RGB扩展边缘模糊，有色彩#import "GPUImageOpeningFilter.h" //黑白色调模糊#import "GPUImageRGBOpeningFilter.h" //彩色模糊#import "GPUImageClosingFilter.h" //黑白色调模糊，暗色会被提亮#import "GPUImageRGBClosingFilter.h" //彩色模糊，暗色会被提亮#import "GPUImageLanczosResamplingFilter.h" //Lanczos重取样，模糊效果#import "GPUImageNonMaximumSuppressionFilter.h" //非最大抑制，只显示亮度最高的像素，其他为黑#import "GPUImageThresholdedNonMaximumSuppressionFilter.h" //与上相比，像素丢失更多#import "GPUImageSobelEdgeDetectionFilter.h" //Sobel边缘检测算法(白边，黑内容，有点漫画的反色效果)#import "GPUImageCannyEdgeDetectionFilter.h" //Canny边缘检测算法（比上更强烈的黑白对比度）#import "GPUImageThresholdEdgeDetectionFilter.h" //阈值边缘检测（效果与上差别不大）#import "GPUImagePrewittEdgeDetectionFilter.h" //普瑞维特(Prewitt)边缘检测(效果与Sobel差不多，貌似更平滑)#import "GPUImageXYDerivativeFilter.h" //XYDerivative边缘检测，画面以蓝色为主，绿色为边缘，带彩色#import "GPUImageHarrisCornerDetectionFilter.h" //Harris角点检测，会有绿色小十字显示在图片角点处#import "GPUImageNobleCornerDetectionFilter.h" //Noble角点检测，检测点更多#import "GPUImageShiTomasiFeatureDetectionFilter.h" //ShiTomasi角点检测，与上差别不大#import "GPUImageMotionDetector.h" //动作检测#import "GPUImageHoughTransformLineDetector.h" //线条检测#import "GPUImageParallelCoordinateLineTransformFilter.h" //平行线检测#import "GPUImageLocalBinaryPatternFilter.h" //图像黑白化，并有大量噪点#import "GPUImageLowPassFilter.h" //用于图像加亮#import "GPUImageHighPassFilter.h" //图像低于某值时显示为黑#pragma mark - 视觉效果 Visual Effect#import "GPUImageSketchFilter.h" //素描#import "GPUImageThresholdSketchFilter.h" //阀值素描，形成有噪点的素描#import "GPUImageToonFilter.h" //卡通效果（黑色粗线描边）#import "GPUImageSmoothToonFilter.h" //相比上面的效果更细腻，上面是粗旷的画风#import "GPUImageKuwaharaFilter.h" //桑原(Kuwahara)滤波,水粉画的模糊效果；处理时间比较长，慎用#import "GPUImageMosaicFilter.h" //黑白马赛克#import "GPUImagePixellateFilter.h" //像素化#import "GPUImagePolarPixellateFilter.h" //同心圆像素化#import "GPUImageCrosshatchFilter.h" //交叉线阴影，形成黑白网状画面#import "GPUImageColorPackingFilter.h" //色彩丢失，模糊（类似监控摄像效果）#import "GPUImageVignetteFilter.h" //晕影，形成黑色圆形边缘，突出中间图像的效果#import "GPUImageSwirlFilter.h" //漩涡，中间形成卷曲的画面#import "GPUImageBulgeDistortionFilter.h" //凸起失真，鱼眼效果#import "GPUImagePinchDistortionFilter.h" //收缩失真，凹面镜#import "GPUImageStretchDistortionFilter.h" //伸展失真，哈哈镜#import "GPUImageGlassSphereFilter.h" //水晶球效果#import "GPUImageSphereRefractionFilter.h" //球形折射，图形倒立#import "GPUImagePosterizeFilter.h" //色调分离，形成噪点效果#import "GPUImageCGAColorspaceFilter.h" //CGA色彩滤镜，形成黑、浅蓝、紫色块的画面#import "GPUImagePerlinNoiseFilter.h" //柏林噪点，花边噪点#import "GPUImage3x3ConvolutionFilter.h" //3x3卷积，高亮大色块变黑，加亮边缘、线条等#import "GPUImageEmbossFilter.h" //浮雕效果，带有点3d的感觉#import "GPUImagePolkaDotFilter.h" //像素圆点花样#import "GPUImageHalftoneFilter.h" //点染,图像黑白化，由黑点构成原图的大致图形#pragma mark - 混合模式 Blend#import "GPUImageMultiplyBlendFilter.h" //通常用于创建阴影和深度效果#import "GPUImageNormalBlendFilter.h" //正常#import "GPUImageAlphaBlendFilter.h" //透明混合,通常用于在背景上应用前景的透明度#import "GPUImageDissolveBlendFilter.h" //溶解#import "GPUImageOverlayBlendFilter.h" //叠加,通常用于创建阴影效果#import "GPUImageDarkenBlendFilter.h" //加深混合,通常用于重叠类型#import "GPUImageLightenBlendFilter.h" //减淡混合,通常用于重叠类型#import "GPUImageSourceOverBlendFilter.h" //源混合#import "GPUImageColorBurnBlendFilter.h" //色彩加深混合#import "GPUImageColorDodgeBlendFilter.h" //色彩减淡混合#import "GPUImageScreenBlendFilter.h" //屏幕包裹,通常用于创建亮点和镜头眩光#import "GPUImageExclusionBlendFilter.h" //排除混合#import "GPUImageDifferenceBlendFilter.h" //差异混合,通常用于创建更多变动的颜色#import "GPUImageSubtractBlendFilter.h" //差值混合,通常用于创建两个图像之间的动画变暗模糊效果#import "GPUImageHardLightBlendFilter.h" //强光混合,通常用于创建阴影效果#import "GPUImageSoftLightBlendFilter.h" //柔光混合#import "GPUImageChromaKeyBlendFilter.h" //色度键混合#import "GPUImageMaskFilter.h" //遮罩混合#import "GPUImageHazeFilter.h" //朦胧加暗#import "GPUImageLuminanceThresholdFilter.h" //亮度阈#import "GPUImageAdaptiveThresholdFilter.h" //自适应阈值#import "GPUImageAddBlendFilter.h" //通常用于创建两个图像之间的动画变亮模糊效果#import "GPUImageDivideBlendFilter.h" //通常用于创建两个图像之间的动画变暗模糊效果#pragma mark - 尚不清楚#import "GPUImageJFAVoroniFilter.h"#import "GPUImageVoroniConsumerFilter.h"

tip8: H264硬编码如果使用ijkplayer 使用硬解码, 一句代码即可.

// 开启硬解码[option setPlayerOptionValue:@"1" forKey:@"videotoolbox"];

硬编码的应用场景: 我们要将主播的视频数据传送给服务器

通过摄像头来采集图像，然后将采集到的图像，通过硬编码的方式进行编码，最后编码后的数据将其组合成H264的码流通过网络传播。

摄像头采集图像, iOS系统提供了AVCapturesession来采集摄像头的图像数据. 项目中我是直接使用 GPUImage 中的GPUImageVideoCamera, 直接设置GPUImageVideoCamera的代理即可, 在其代理方法- (void)willOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer;进行数据编码即可.

切记一点: 不管是系统自带的AVCaptureSession还是GPUImageVideoCamera采集到的数据都是未经过编码的CMSampleBuffer.

然后将采集到的数据, 用iOS开放的VideoToolbox进行硬编码. 关于VideoToolbox硬编解码网上很多教程, 当然最好是看Apple的官方文档, 如果只是硬编码, 看我的项目即可.

关键的编码函数(来自YOLO直播负责人的开源项目 BeautifyFaceDemo )

void didCompressH264(void *outputCallbackRefCon, void *sourceFrameRefCon, OSStatus status, VTEncodeInfoFlags infoFlags, CMSampleBufferRef sampleBuffer ){ if (status != 0) return; // 采集的未编码数据是否准备好 if (!CMSampleBufferDataIsReady(sampleBuffer)) { NSLog(@"didCompressH264 data is not ready "); return; } ALinH264Encoder* encoder = (__bridge ALinH264Encoder*)outputCallbackRefCon; bool keyframe = !CFDictionaryContainsKey((CFArrayGetValueAtIndex(CMSampleBufferGetSampleAttachmentsArray(sampleBuffer, true), 0)), kCMSampleAttachmentKey_NotSync); if (keyframe) // 关键帧 { CMFormatDescriptionRef format = CMSampleBufferGetFormatDescription(sampleBuffer); size_t sparameterSetSize, sparameterSetCount; const uint8_t *sparameterSet; OSStatus statusCode = CMVideoFormatDescriptionGetH264ParameterSetAtIndex(format, 0, &sparameterSet, &sparameterSetSize, &sparameterSetCount, 0 ); if (statusCode == noErr) { size_t pparameterSetSize, pparameterSetCount; const uint8_t *pparameterSet; OSStatus statusCode = CMVideoFormatDescriptionGetH264ParameterSetAtIndex(format, 1, &pparameterSet, &pparameterSetSize, &pparameterSetCount, 0 ); if (statusCode == noErr) { encoder->sps = [NSData dataWithBytes:sparameterSet length:sparameterSetSize]; encoder->pps = [NSData dataWithBytes:pparameterSet length:pparameterSetSize]; NSLog(@"sps:%@ , pps:%@", encoder->sps, encoder->pps); } } } CMBlockBufferRef dataBuffer = CMSampleBufferGetDataBuffer(sampleBuffer); size_t length, totalLength; char *dataPointer; OSStatus statusCodeRet = CMBlockBufferGetDataPointer(dataBuffer, 0, &length, &totalLength, &dataPointer); if (statusCodeRet == noErr) { size_t bufferOffset = 0; static const int AVCCHeaderLength = 4; while (bufferOffset < totalLength - AVCCHeaderLength) { uint32_t NALUnitLength = 0; memcpy(&NALUnitLength, dataPointer + bufferOffset, AVCCHeaderLength); NALUnitLength = CFSwapInt32BigToHost(NALUnitLength); NSData *data = [[NSData alloc] initWithBytes:(dataPointer + bufferOffset + AVCCHeaderLength) length:NALUnitLength]; bufferOffset += AVCCHeaderLength + NALUnitLength; NSLog(@"sendData-->> %@ %lu", data, bufferOffset); } }}

感触

虽说这个项目是个山寨的, 高仿的, 但是依然已经很庞大了. 具体的细节还是需要大家自己去看我的项目源码. 短短几千字还真说不清这么多的知识点. blog的文章名字说了是初窥, 还真的只是初窥, 视频直播里面的坑太多. 且行且珍惜...

tip: 本文理论知识部分, 采集自网络. 请记住一句话talk is cheap show me the code, 重点在于Demo项目本身. 理论部分我只是一个搬运工和总结者...

项目编译环境

Xcode7(及以上)最好是将项目跑在真机上. 有些地方模拟器是不支持的, 也看不到任何效果的, 比如硬编码/智能美颜等, 这些功能模块, 我做了限制的, 需要真机状态才能进行.

项目下载地址

GitHub下载地址请star和fork. 后续的bug会持续更新到github上的.有问题可以在简书给我留言/私信, 或者微博(简书个人上首页有我的微博)私信我.

7月9日凌晨更新: 项目已经集成视频直播推流blog地址详解快速集成iOS基于RTMP的视频推流

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