今天把读取本地摄像头将视频流推流到nginx服务器的直播代码学习完了，这里对代码的流程做一下记录，以便以后进行复习。
这边用到了opencv和ffmpeg的开源库(PS：在前面有进行分享)，配置环境在之前也有进行分享。
第一步：先用到了opencv的VideoCapture类的open函数打开摄像头，这边的参数可以自己设置，我这边是打开本地的摄像头，所以参数为0。
第二步：初始化格式转化转换上下文，由于从opencv的函数读取出来的图片格式是rgb格式的，后面需要进行编码成h264格式的视频，h264格式的视频需要的是yuv格式的图片格式进行编码，这里初始化使用的函数是sws_getCachedContext()函数。
第三步：配置输出格式的数据结构，即配置yuv图片格式的数据结构，主要包括，宽、高、显示时间等配置项，具体的配置在后面的代码会进行分享。
第四步：初始化编码上下文，主要分为4个小步骤
1.找到编码器，主要利用avcodec_find_encoder()函数。
2.创建编码器的上下文avcodec_alloc_context3()函数。
3.配置编码器的参数，在代码中分享。这边有个坑，由于需要进行配置时间基数time_base，原来我是直接读取摄像头获取到的帧率，后面发现本地获取到的帧率会是0，所以会一直出现没有设置time_base的错误,后面我就改成直接设置成25帧(因为一般视频播放认为不卡顿的帧率为25帧)。
4.打开编码器上下文，利用avcodec_open2()函数。
第五步：封装器和视频流的配置，主要分为3步
1.创建输出封装上下文，主要利用avformat_alloc_output_context2()函数。
2.添加视频流，avformat_new_stream()函数
3.从编码器复制参数，avcodec_parameters_from_context()函数。
第六步：打开rtmp的网络输出io，主要分为2步
1.打开网络输出io，avio_open()函数
2.写入封装头，avformat_write_header()函数
进行初始化配置完后就可以开始进行直播推流了，接下会进入一个死循环，一直进行读取摄像头的视频帧。
在死循环中的步骤如下：
1.开始先利用opencv的grab()函数读取视频帧并进行解码，然后利用retrieve()获取到该rgb帧。
2.接着需要对获取的rgb帧进行转换成yuv帧，利用sws_scale()函数，由于opencv获取到的
图像的存储方式是类似于bgrbgrbgr形式的，即只有一个维度，所以定义的指针数组只需要使用下标为0的数组进行存储即可。
3.转化成yuv格式的视频帧数据后，就可以开始进行编码了，利用avcodec_send_frame()函数进行编码，然后再利用avcodec_receive_packet()函数获取到编码后的数据，这边需要对编码的pts进行配置，不然会出现错误，我这边是定义一个变量，从0开始计数，每解码完一帧后就进行++，增加计数。
4.获取到h264帧数据后就可以开始进行推流了。主要利用av_interleaved_write_frame()函数进行推流，这边要注意需要配置推流的pts和dts的时间基数(time_base)，不然在后续同步的时候会出现错误，主要利用av_rescale_q()函数。
大致流程就是这样，接下来分享一下源代码。
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
extern "C"
{
#include <libswscale/swscale.h>
#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavformat/avformat.h>
}
using namespace std;
using namespace cv;
#pragma comment(lib,"opencv_world320.lib")
#pragma comment(lib,"swscale.lib")
#pragma comment(lib,"avcodec.lib")
#pragma comment(lib,"avutil.lib")
#pragma comment(lib,"avformat.lib")
int main(int argc,char *argv[])
{
//nginx-rtmp 直播服务器rtmp推流URL
char *outUrl = "rtmp://192.168.198.128/live";
//注册所有的编解码器
avcodec_register_all();
//注册所有的封装器
av_register_all();
//注册所有的网络协议
avformat_network_init();
VideoCapture cam;
Mat frame;
AVFrame *yuv = NULL;
namedWindow("video");
//像素格式转换上下文
SwsContext *vsc = NULL;
//编码器上下文
AVCodecContext *vc = NULL;
//rtmp flv 封装器
AVFormatContext *ic = NULL;
try
{
//使用opencv打开本地相机
cam.open(0);
///1.打开摄像头
if (!cam.isOpened())
{
throw exception("cam open failed!");
}
cout << "cam open success" << endl;
int inWidth = cam.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int inHeight = cam.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int fps = cam.get(CAP_PROP_FPS);
cout << "fps=" << fps << endl;
///2.初始化格式转换上下文
vsc = sws_getCachedContext(vsc,
//源宽、高、像素格式
inWidth,inHeight, AV_PIX_FMT_BGR24,
//目标宽、高、像素格式
inWidth, inHeight,AV_PIX_FMT_YUV420P,
SWS_BICUBIC, //尺寸变化使用的算法
0,0,0
);
if (!vsc)
{
throw exception("sws_getCachedContext failed!");
}
///3.输出的数据结构
yuv = av_frame_alloc();
yuv->format = AV_PIX_FMT_YUV420P;
yuv->width = inWidth;
yuv->height = inHeight;
yuv->pts = 0;
//分配yuv空间
int ret = av_frame_get_buffer(yuv,32);
if (ret != 0)
{
char buf[1024] = { 0 };
av_strerror(ret, buf, sizeof(buf) - 1);
throw exception(buf);
}
///4.初始化编码上下文
//a 找到编码器
AVCodec *codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);
if (!codec)
{
throw exception("Can't find h264 encoder!");
}
//b 创建编码器上下文
vc = avcodec_alloc_context3(codec);
if (!vc)
{
throw exception("avcodec_alloc_context3 failed!");
}
//c 配置编码器参数
vc->flags |= AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER; //全局参数
vc->codec_id = codec->id;
vc->thread_count = 8;
vc->bit_rate = 50 * 1024 * 8; //压缩后每秒视频的bit位大小 200kB
vc->width = inWidth;
vc->height = inHeight;
vc->time_base = {1,25};
vc->framerate = {25,1};
//画面组的大小，多少帧一个关键帧
vc->gop_size = 50;
//设置不需要b帧
vc->max_b_frames = 0;
//设置像素格式
vc->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P;
//d 打开编码器上下文
ret = avcodec_open2(vc, 0, 0);
if (ret != 0)
{
char buf[1024] = { 0 };
av_strerror(ret, buf, sizeof(buf) - 1);
throw exception(buf);
}
cout << "avcodec_open2 success!" << endl;
///5 封装器和视频流配置
//a.创建输出封装器上下文
ret = avformat_alloc_output_context2(&ic,0,"flv",outUrl);
if (ret != 0)
{
char buf[1024] = { 0 };
av_strerror(ret, buf, sizeof(buf) - 1);
throw exception(buf);
}
//b.添加视频流
AVStream *vs = avformat_new_stream(ic, NULL);
if (!vs)
{
throw exception("avformat_new_stream failed!");
}
vs->codecpar->codec_tag = 0;
//从编码器复制参数
avcodec_parameters_from_context(vs->codecpar,vc);
av_dump_format(ic,0,outUrl,1);
///打开rtmp的网络输出io
ret = avio_open(&ic->pb,outUrl,AVIO_FLAG_WRITE);
if (ret != 0)
{
char buf[1024] = { 0 };
av_strerror(ret, buf, sizeof(buf) - 1);
throw exception(buf);
}
//写入封装头
ret = avformat_write_header(ic, NULL);
if (ret != 0)
{
char buf[1024] = { 0 };
av_strerror(ret, buf, sizeof(buf) - 1);
throw exception(buf);
}
AVPacket pack;
memset(&pack, 0, sizeof(pack));
int vpts = 0;
//读取帧
for (;;)
{
///只做解码,读取视频帧，解码视频帧
if (!cam.grab())
{
continue;
}
///yuv转化为rgb
if (!cam.retrieve(frame))
{
continue;
}
imshow("video", frame);
waitKey(1);
///rgb to yuv
//3.初始化输入的数据结构
uint8_t *indata[AV_NUM_DATA_POINTERS] = {0};
//indata[0] bgrbgrbgr
//plane indata[0] bbbbb indata[1]ggggg indata[2] rrrrr
indata[0] = frame.data;
int insize[AV_NUM_DATA_POINTERS] = { 0 };
//一行(宽)数据的字节数
insize[0] = frame.cols * frame.elemSize();
int h = sws_scale(vsc,indata,insize,0,frame.rows,//源数据
yuv->data,yuv->linesize);
if (h <= 0)
{
continue;
}
//cout << h <<"" <<flush;
///h264编码
yuv->pts = vpts;
vpts++;
ret = avcodec_send_frame(vc,yuv);
if (ret != 0)
{
continue;
}
ret = avcodec_receive_packet(vc,&pack);
if (ret != 0||pack.size>0)
{
cout << "*" << pack.size << flush;
}
else
{
continue;
}
//推流
pack.pts = av_rescale_q(pack.pts, vc->time_base, vs->time_base);
pack.dts = av_rescale_q(pack.dts, vc->time_base, vs->time_base);
ret = av_interleaved_write_frame(ic,&pack);
if (ret == 0)
{
cout << "#" << flush;
}
}
}
catch (exception &ex)
{
if (cam.isOpened())
cam.release();
if (vsc)
{
sws_freeContext(vsc);
vsc = NULL;
}
if (vc)
{
avio_closep(&ic->pb);
avcodec_free_context(&vc);
}
cerr << ex.what() << endl;
}
getchar();
return 0;
}然后可以在bin文件夹下创建一个批处理文件，利用ffplay进行拉流播放视频。
批处理文件的内容如下：
最后是运行的效果图。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-434648.html
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