本人的二零一八年斥资主旨:去核心化投资

By admin in 投资 on 2018年12月26日

视频直播初窥

视频直播,可以分成 采集,前处理,编码,传输, 服务器处理,解码,渲染

  • 采集: iOS系统因为软硬件系列不多, 硬件适配性比较好, 所以相比较简单.
    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,
    各种奇葩摄影头驱动.所以现在游人如织的中小型直播平台, 都丢弃了PC的直播,
    更有部分直播平台只做iOS端的录像直播.

  • 前处理: 美颜算法,视频的混淆效果, 水印等都是在这个环节做.
    近年来iOS端最有名开源框架的终将就是GPUImage.其中内置了125种渲染效果,
    还协助各样本子自定义. 我高仿的喵播的美颜效用也是遵照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, 可以直接举行硬编解码,
    这也是干什么现在大部分直播平台最低只扶助到iOS8的原因之一.
    iOS端硬件兼容性相比较好, 可以从来运用硬编码.
    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如故要团结实现的.近日国内最大的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种平台各个不同的商事, 比如:RTMP,HLS,FLV…

  • 解码和渲染: 也就即音录像的播放. 解码毫无疑问也非得要硬解码.
    iOS端兼容较好, Android依旧大坑.这块的难关在于音画同步,
    如今游人如织直播平台这块是硬伤.国内相比较好的开源项目相应是B站开源的<a
    href=”https://github.com/Bilibili/ijkplayer"&gt;ijkplayer
    </a>. 斗鱼就是按照<a
    href=”https://github.com/Bilibili/ijkplayer"&gt;ijkplayer
    </a>的, 本项目也是按照<a
    href=”https://github.com/Bilibili/ijkplayer"&gt;ijkplayer
    </a>的.

技巧坑 : 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, 应用信息, 音讯推送, 礼物系统, 即时闲聊, 支付系统,
总括系统, 数据库, 缓存, 分布式文件存储, 音讯队列,
运维系统等等大小不一的坑等你来填!!投资,!

成本坑 : 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. 基于欢聚时代(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+.
人力财力+渠道支出和其他支出就一无所知谈了.

社会坑: 还得每一日与各个黑暗势力斗争, 包括色情, 广告, 刷大号,
刷充值, 告侵权, DDos…(我反编译喵播的官方APP,
他们的花色名就叫Shehui, O(∩_∩)O哈哈~)

去主旨化其实已经已经开始,机会或者缘于于:

花色文件结构

  • Frameworks: 如若文件夹不设有, 点击classes选择Show in Finder,
    新建一个即可, 将你打包的仍然下载的framework拖入其中并拉进项目中.
    你也得以友善建一个文书夹, 把这个Frameworks直接delete即可

  • Profile : 个人核心, 这么些中唯有一个ProfileController.
    因为总写重复代码, 都写吐了, 这儿有趣味的友善写一下吗, 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. 当然你也得以在中间将文件结构进一步细化.

  • Home : 包含最新主播, 最热直播, 关注的直播, 礼物排名榜等模块.
    还有最要紧的视频直播也在这里面了.

  • Show提姆e :见名知意. 录像直播的前处理,
    智能美颜和H264硬编码等都在此地面.

  • Main : UITabBarControllerUINavigationController的配置

  • Toos : 这儿命名有点不正规, 这多少个中放置的都是项目用到的归类

  • Login : 登录模块

  • Resource : 项目用到的资源文件

和讯也是最为精粹的店堂,在挤占UGC视频的作战中,利用了成品矩阵(西瓜4000w
DAU,火山4000w,抖音2000w)来PK快手,而不是一个出品单打独斗,这也是看到了行家里手本身不是流量集中在某多少个大CP上的原故。

前言

2019年十月份,斗鱼腾讯领投的1亿先令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取得了各行各业的关心。盗用两张有关游戏直播的方向图

游戏直播规模

游玩直播规模

那还独自是玩玩直播这块的蛋糕.直播行业的竞争会进一步激烈,
不管是主播依然直播平台都面临着可以的竞争, 当然直播行业也会更加规范,
直播元素也越发多.

一把手 vs 爱奇艺/优酷:去主旨化的视频分发

品类下载地址

<a
href=”https://github.com/SunLiner/MiaowShow"&gt;GitHub下载地址&lt;/a&gt;
请star和fork. 后续的bug会持续更新到github上的.
有题目可以在简书给自己留言/私信, 或者乐乎(简书个人上首页有自身的果壳网)私信我.

11月9日黎明翻新: 项目曾经合龙视频直播推流
blog地址详解<a
href=”http://www.jianshu.com/p/8ea016b2720e"&gt;快速集成iOS基于RTMP的视频推流&lt;/a&gt;

二〇一七年三家集团的启发:

感触

即便这多少个类型是个山寨的, 高仿的, 可是仍旧已经很庞大了.
具体的细节仍旧需要我们温馨去看自己的品种源码.
短短几千字还真说不清这么多的知识点. blog的稿子名字说了是初窥,
还确确实实只是初窥, 视频直播里面的坑太多. 且行且珍视…

tip: 本文理论知识部分, 采集自网络.
请牢记一句话talk is cheap show me the code, 重点在于Demo类型本身.
理论部分自己只是一个搬运工和总括者…

动用当年微信支付关注群众号的小尾巴,拼多多快捷积累了原始量,不过的确爆发,是利用了用户社交拼团的形式,如今曾经是6000w
DAU,流量远超京东的4000w,坊间传言订单数已经超过京东。而这么些流量,并非通过汇总的广告投放来收获的,甚至是在贸易的发起过程中,也决不始于一个APP,而是在张罗体系内由第一个用户发起而盛传给其他用户的。想必京东假设真的直接想增强平台形式的占比,流量上超过Taobao(2亿DAU)的话,想办法收购拼多多会是很首要的一步。

品类编译环境

Xcode7(及以上)
最为是将品种跑在真机上. 有些地点模拟器是不匡助的, 也看不到任何功效的,
比如硬编码/智能美颜等, 那些功效模块, 我做了限制的, 需要真机状态才能举行.

流量 –
小程序:
早期的微信生态,每个用户的至交都在150人的Dunbar数字之下,而近期,早已超过200,工作和生活交叉,微信也被腾讯总体买卖系统所渗透。然则小程序的产出,是Allen真正的神来之笔,他将用户社交关系和产品能力再度交出,他的确的抑制和筹划在于,小程序尚未一个真正中央化的入口。那些机遇是持平的,有先知和有基金实力的玩家,已经占据,并且顺着腾讯的对外对抗思路,已经起来形成一个反阿里结盟(拼多多,蘑菇街等等),同时,随着小程序的人流下沉到所有应用商店和今日头条们没有覆盖到的5亿中华互联网人群,那些没有被尊重但肯定的增量,将会化为创业集团拿来和旧系列叫板的主题基本盘。

早期准备

品种首如果按照<a
href=”https://github.com/Bilibili/ijkplayer"&gt;ijkplayer </a>的.
最好是打包成framework. 原本我准备写一个卷入教程,
不过后来在简书上发现了一篇专门详细的打包blog, 分享给我们: <a
href=”http://www.jianshu.com/p/1f06b27b3ac0"&gt;http://www.jianshu.com/p/1f06b27b3ac0&lt;/a&gt;.

比方您遵照教程打包失利了(当然这种概率相比较小),
我这还有一份本身曾经打包好的(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.

行家已经是和爱奇艺相同规模的1亿DAU,而快手只用了3年,爱奇艺用了7年,将来快手还会持续增强。背后的算法和AI,是真正的贡献,而其根本的规格是,不再是病故YY秀场的独家火热主播经纪,或者是果壳网大V占据主导话语权和看好。

联系我

<a href=”https://github.com/SunLiner"&gt;github&lt;/a&gt;

<a
href=”http://www.weibo.com/5589163526/profile?rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo&is\_all=1"&gt;微博&lt;/a&gt;

<a
href=”http://www.jianshu.com/users/9723687edfb5/latest\_articles"&gt;简书&lt;/a&gt;

二零一八年,我愿意我们可以尊重“去主题化思维”,哪儿有垄断,何地就有机会。我盼望帮忙创业者,拿起去主旨化思维的兵器,去战斗。

品种详解

  • tip1: 判读网络类型.

在见到直播的时候, 我们常见都是用WiFi或者3/4G(土豪级其它),
一般用户在进展网络切换的时候, 我们都要交给友善的指示, 告诉TA:
您的网络状态切换来了XX状态. 假诺用户从WiFi切换到4G,
你的施用也没个指示, 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.

大家得以应用苹果的Reachability结缘上面的代码实时监听网络状态的改动

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

假使您多运行三回就会意识,
登录模块背景中播放的录像是2个视频每回随机播放一个的.并且是最好重复的,
也就是说只要你直接呆着登录界面, 就会单录像循环播放当下的录像.
那儿的记名只是多少个按钮, 没有具体的登录逻辑,
随便点哪一个按钮都足以进去首页.

大家需要监听录像, 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];

设若播放完成了, 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

这种功能相信广大人都看出过如故做过.我概括说一下我的做法(不肯定是极品的,
只是提供一个思路)

一个父控制器HomeViewController+五个子控制器(最热/最新/关注.
每个控制器各自管理自己的事务逻辑, 高内聚低耦合).
重写HomeViewControllerloadView,
self.view替换成UIScrollView.
将四个子控制器的view添加到UIScrollView上即可. 其他的效应落实,
请参照我的代码, 都有详实的粤语注释.

  • tip4: 直播(面向观众端)
    其一是整套项目标重大之一了.这种直播的布局, 应该是相比主流的了.
    我下载的浩大直播类APP都是其一类型布局,
    包括YY也是这种界面布局.这些里面涉及的事物相比较多了, 三言两语真说不清.

简易说一下业已落实的效果:
A: 主播的直播
B: 关联主播的视频直播, 默认是唯有界面, 没有声响的.
点击该视图可以切换来此主播
C: 下拉切换另一个主播, 这些职能是很广阔的.
做法是直播控制器是一个UICollectionViewController, 唯有一个cell,
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,
每便下拉的时候, 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, 前面详解
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, 后边详解

  • 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上边的. 下边代码有详细的注释

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];

 _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;
}

最终一步, 千万要记得start

[_renderer start];
  • tip7: 智能美颜效率
    前几日的直播平台, 美颜是标配.
    不然绝大多数的主播都是不得已看的.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知,
    相关的文献也是看得云里雾里的. 所以, 依然采纳开源的车轱辘:<a
    href=”https://github.com/BradLarson/GPUImage"&gt; GPUImage
    </a>. 这多少个开源框架有近1.3W+star(九月5日数量), 真不是盖的,
    内置125种滤镜效果, 没有您想不到, 只有你不会用.
    我的门类中都有详尽的用法, 依旧很粗略的.
    在此地摘抄一份其.h文件的注释. 一方面有利于我们修改我项目中的美颜功效,
    另一方面也是做个备份.(具体出处自己真忘了, 假如有人找到了源地址链接,
    可以联系自己加上)

#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"

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

硬编码的行使场景: 我们要将主播的视频数据传送给服务器

透过拍照头来采访图像,然后将征集到的图像,通过硬编码的形式举办编码,最终编码后的数量将其重组成H264的码流通过网络传遍。

录像头采集图像, iOS系统提供了AVCaptureSession来采访录像头的图像数据.
项目中本人是平昔使用<a
href=”https://github.com/BradLarson/GPUImage"&gt; GPUImage
</a>中的GPUImageVideoCamera,
直接设置GPUImageVideoCamera的代理即可,
在其代理方法- (void)willOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer;展开数据编码即可.

纪事一点:
不管是系统自带的AVCaptureSession还是GPUImageVideoCamera收集到的数据都是未通过编码的CMSampleBuffer.

接下来将采访到的数目, 用iOS开放的VideoToolbox进展硬编码.
关于VideoToolbox硬编解码网上广大课程, 当然最好是看Apple的合法文档,
如若只是硬编码, 看本身的花色即可.

紧要的编码函数(来自YOLO直播负责人的开源项目<a
href=”https://github.com/Guikunzhi/BeautifyFaceDemo"&gt;
BeautifyFaceDemo </a>)

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);
        }

    }

}

2014年,互联网思维被指出,3年的互联网大发展,有机会也有垄断,腾讯和阿里的股价翻了3-4倍。

类型下载地址

<a
href=”https://github.com/SunLiner/MiaowShow"&gt;GitHub下载地址&lt;/a&gt;

如上DAU数据来自第三方数据监测平台,并非来自管理层。

效果图

gif1

gif2

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

png1

png2

情怀激动,由此这是一篇15分钟里写出来的小说,有些地点逻辑还不连贯,欢迎研商。

趣头条 vs 知乎:去主旨化的推广链条

区块链泡沫只是一个表象,我认为,它实质上表示的是人们对未来的梦想:一个着实去中央化,赋能每一个新创个体的,技术或者平台。

价值 –
共享/供应链重塑:
固然300亿日元估值的airbnb(10年)还在超越900亿法郎Price(Price)line(20年)的中途,但创造仅10年的airbnb,可以在本来垄断的OTA市场中撕开这样的伤口,去主旨化的房源供给和C2C的祝词传播机制功不可没。共享经济尚未停歇,渐渐走向第三花费时代,并且少部分人早已进来第四消费时代的炎黄,必将孕育出更多共享经纪的合作社,一件商品,无论大到车,房,小到服装包包和书籍,都将会变成能够被几个人重复使用的共享单元,由此,一件货物的价值将不仅是在其购得的那一刻随着标价而相对应的显示五回,而是趁着其行使价值,在整整共享流通序列内不停反映。这将是一个十分于其自身价值的暴发机制。

近来采纳到快手的主播来加大的商店,其实还有一大批天猫导购和小游戏产品集团,二零一九年蹿升较快的另一个出品是同桌游戏,我们也足以关注快手目前launch的“快手小游戏”app。类似tbh的传入机制,同桌游戏也立竿见影应用了学员族群的交际关系链和共时游戏的需要,在半年连忙流传暴发了数千万用户。

到了这些阶段,除了在现有的系统内搜索善于利用机会的创业者去领受大平台的赋能,我更期望去赌去帮忙的,是兼备颠覆性的新平台,而自我深信,通过我下边的分析,可以看看,一个去中央化的盘算连串和前进情势,正在这一个互联网垄断时代孕育而生。

20年的互联网,10年的位移互联网,诞生了数家巨大的集团,社交腾讯和电商阿里,数数AppStore榜单前100,大多都是BAT或者至少是礼仪之邦前10的互联网集团手里或者手小的大哥,不管从估值仍然流量来看,寡头垄断不言而喻。

通过现金奖励用户看资讯,鼓励用户发展师徒关系,并且相同用成本连串奖励内容创作和搬运工,趣头条走了一条将全体推广连串内化到产品中的形式。过去新的app的提升和加大,平时会去行使商店和广告联盟中投放,效果几乎被整个体系的资金投入所稀释下来,不过使用口碑(无论是产品口碑依旧金钱奖励口碑),发动分散在各地的每一个用户,利用已有的微信群和QZone来邀请渗透,其实本质上是最快的,趣头条抓住了这一点。一年前,趣头条的量级是头条的1/30,而现在,差不多是1/7.

技术 –
AI/区块链:
AI既可以用于集中,也可用于分散,快手就是例证;而比特币是干净的去主旨化,甚至是中本聪也没有不见;利用区块链,以太坊不负众望了必然水平的去主题化,并且赋能了全部ICO的前行。因为所见集团有限,研究深度不够,由此在此地自己无法演讲更多,可是其去核心化的思考值得我们研讨和选取。

拼多多 vs Tmall/京东:去中央化的电商场景

(注:二零一八年只是起初,投资核心一年一变是神州二姑股民,去中央化浪潮一定是长期趋势)

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

网站地图xml地图
Copyright @ 2010-2019 mobile.365-838.com 版权所有