视频系统，目前已经深入消费应用的各个方面，在汽车、机器人和工业领域日益普遍。其在非消费应用中的增长主要源于HDMI标准以及更快、更高效的DSP和FPGA的出现。
ffplay 命令的 -codec:media_specifier 参数 用于 设置 多媒体解码器 , 通过该参数 可以 为 不同的媒体类型 ( 音频 / 视频 / 字幕 ) 指定解码器 ;
随着音视频业务的快速发展，作为前端工程师，我们团队也逐步深入到音视频编解码领域，涉及到流媒体技术中的文本、图形、图像、音频和视频多种理论知识的学习，并有机会大规模应用到具体实践中。
目前，业界的视频播放主要有三种架构：MPC， MPlayer和VLC，占据市场90%的份额。而三个架构均使用或者融合FFmpeg的视频解码技术。FFmpeg犹如至尊魔戒，驱使视频播放领域中的万物。
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
James Pearce 首先展示了基于 web 的视频编辑器。它遵循了编辑应用程序的普通的三窗口布局。在左上角有一个源视频查看器，用于加载视频源，然后将它们剪辑并添加到时间线中。在底部有一个时间轴，用以展示了各种轨迹，以及这些轨迹中的片段。在右上角有一个序列播放器，它可以播放正在构建的时间轴。最左边是所有视频源的列表，可以找到一个源，并将其加载到源查看器中，或者直接将其拖放到时间线中。
PotPlayer，免费全能影音播放器，堪称Windows平台最强本地视频播放器。PotPlayer播放器，拥有强劲播放引擎加速，支持DXVA, CUDA, QuickSync，多媒体播放器支持蓝光3D，内置强大的解码器及滤镜/分离器，支持自定义添加解码器，对字幕的支持非常优秀，能够兼容特效字幕及在线搜索字幕实时翻译。
今天介绍一下 iOS下WebRTC 是如何进行视频解码的。关于iOS下WebRTC视频采集与编码可以看下面的文章：
上一篇文章FFmpeg 开发(01)：FFmpeg 编译和集成 实现了 FFmpeg 的编译和集成。
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助 iOS/Android 平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
本文将利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的视频流进行解码，然后使用 libswscale 将解码后的 YUV 帧转换为 RGBA 帧，最后使用 ANativeWindow 进行渲染。
前文中，我们基于 FFmpeg 利用 OpenGL ES 和 OpenSL ES 分别实现了对解码后视频和音频的渲染，本文将实现播放器的最后一个重要功能：音视频同步。
随着多媒体产业的发展，手机端对视频解码性能要求越来越高。如果采用cpu进行解码，则会占用很多cpu资源。现在主流做法是利用手机gpu资源进行视频解码。
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
来自 WebCodecs 的技术主管 Chris Cunningham 将首先介绍一些 WebCodecs 的 API，并会介绍一些关于视频编码器的设置。
本文介绍一个自己做的FFPLAY移植到VC下的开源工程：ffplayfor MFC。本工程将ffmpeg项目中的ffplay播放器（ffplay.c）移植到了VC的环境下。并且使用MFC做了一套简单的界面。它可以完成一个播放器播放视频的基本流程：解协议，解封装，视频/音频解码，视音频同步，视音频输出。此外还包含一些控制功能：播放，暂停/继续，前进，后退，停止，逐帧播放，全屏等；以及一些简单的视频码流分析功能：视频解码分析和音频解码分析。通过本程序可以学习视频播放器原理，以及SDL和Windows消息机制。
播放器性能的极致优化,就是要发现播放流程中一点一滴的耗时,然后分析这些耗时,并提出有效的方式解决这些耗时.了解过ExoPlayer播放器的同学们都知道ExoPlayer的解码是依赖Android系统提供的原生的解码模块,即MediaCodec来实行视频和音频解码的.
播放一个音视频文件的时候，我们知道需要经过解协议->解封装->解码音频/视频->音频/视频同步->渲染播放这几个步骤，其中解码音频/视频是整个流程中最核心的一个环节.每个步骤的详细解释可以参考上篇文章Android中如何使用OpenGL播放视频 Android平台下解码音视频可以采用软件解码如ffmpeg，或使用硬件解码如MediaCodec来实现软件解码：利用CPU进行解码处理，这种方式会加大CPU负担并增加功耗，它的优点则是具有更强的适配性；硬件解码：调用GPU的专门解码音视频的模块来处理，减少CPU运算，降低功耗．由于Android机型碎片化比较严重，硬件解码的实现又依赖于具体的厂商，所以硬件解码的适配性并不是那么友好一般而言，在Android设备支持硬解的情况下优先使用Android设备的硬件解码，减少CPU占用，降低功耗；在硬解不支持的情况下选择使用软解码，至少让音视频能正常播放. 软硬结合，才是王道->_-> 当然，本篇文章所描述的是使用硬件解码MediaCodec的方式来解码一个视频文件. MediaCodec简介 android.media.MediaCodec是从API16开始由Android提供的供开发者能更加灵活的处理音视频的编解码组件，与MediaPlayer/MediaRecorder等high-level组件相比，MediaCodec能让开发者直接处理具体的音视频数据，所以它是low-level API它通常与MediaExtractor, MediaSync, MediaMuxer, MediaCrypto, MediaDrm, Image, Surface和AudioTrack一起使用. 基本架构
机器之心报道 作者：杜伟 与传统编解码相比，AI 赋能编解码能带来哪些方面的增益？高通又在这方面做了哪些技术创新和应用？近日，机器之心在与高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士的访谈中，得到了这些问题的答案。 随着通信和互联网技术的进步，特别是智能手机的普及以及 4G、5G 移动通信技术的成熟与发展，语音视频聊天、视频游戏等多样化的休闲娱乐方式层出不穷，普通用户对语音与视频的消费需求也在不断增长。 2020 年《思科可视化网络指数：预测和趋势（2017-2022 年）》报告和 WhatsAp
大家好，我是小涂，今天继续给大家分享播放器里面的相关知识，本篇文章主要是分享ffplay里面的视频解码线程相关源码，废话就不多说，开始开肝！
2023-04-01：当Go语言遇见FFmpeg视频解码器，使用Go语言改写decode_video.c文件，提升视频解码效率与开发体验。
随着近些年直播技术的不断更新迭代，高画质、低带宽、低成本成为直播行业追求的重要目标之一，在这种背景下，H.264 标准已成为行业主流，而新一代的 HEVC（H.265）标准也正在直播领域被越来越广泛地采用。花椒直播一直在对 HEVC（H.265）进行研究、应用以及不断优化。
腾讯发布全球首个面向移动端的H.266/VVC标准视频解码器，即其自研的O266移动端版本，手机可看4K超高清VVC视频。O266已成为世界领先的全平台VVC解码器，支持main10 profile，包括高分辨率、高动态范围、屏幕内容编码等重要功能。
音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。比方说，一张普通的图片的大小大概是1-2M，假设我们传输的帧率是30帧，则相当于一秒钟三十张2M的图片，那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢介绍)，音频编码技术是AAC，这两种压缩格式可以使得每一帧数据的大小能够压缩100-200倍，这使得传输效率大大提高。
本文很长，因为可能有比较多的小伙伴对 JNI C/C++ 不是很熟悉，所以本文比较详细的对 FFmpeg 用到的代码进行讲解，完整的演示了一遍 FFmpeg 的解码和渲染过程，并且对解码过程进行了封装。
去年写过一篇基本的 PotPlayer 设置教程，今年新显示器买到手了，是时候更新使用 madVR 的版本了。本次这篇文章的目的是在相对便利的配置 madVR 的同时保证大多数 24FPS 动画视频播放的流畅度，主要针对我笔记本目前的 GTX1070 进行配置。
通常情况下，媒体文件以如MP4，MKV、FLV等等格式存在我们的计算机，手机等设备中，而这些文件格式都属于封装格式，就是把音视频数据按照相应的规范，打包成文件。
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海思媒体处理平台的主要内部处理流程如图所示，主要分为视频输入（VI）、视频处理（VPSS）、视频编码（VENC）、视频解码（VDEC）、视频输出(VO)、视频拼接(AVS)、音频输入(AI)、音频输出(AO)、音频编码（AENC）、音频解码（ADEC）、区域管理（REGION）等模块。主要的处理流程介绍如图 ：
经过一番探索（参见Android 10 WebView 踩坑实录），终于搞定 Chromium WebView 的代码下载和编译问题，加下来就要向 H265 8K 高清播放发起冲锋。
开发者在接入实时音视频终端组件 TRTC SDK时，开发者或者线上用户难免会遇见进房失败、接受到的观看端画面卡顿等情况。开发者可以通过 腾讯云实时音视频（TRTC）控制台 的 【监控仪表盘】功能来快速定位问题。另外，TRTC SDK 也有仪表盘，里面的指标数据也能用来排查定位问题。
Movist Pro for Mac是一款针对Mac平台的全能视频播放器，具有高品质的播放性能和良好的用户体验。它提供了各种强大的功能和工具，以便观看视频文件、音频文件、字幕等，让用户能够获得最佳的观看体验。在本篇文章中，我们将详细介绍Movist Pro for Mac的特点和功能。
在上一篇文章定义的解码流程框架基类中，预留了几个虚函数，留给子类初始化自己的东西，本篇，就来看看如何实现。
导语：初学ffmpeg的人往往觉得ffmpeg纷繁复杂，不知道从何处下手，感觉理不清头绪。这篇文章就是尽量帮助大家理清ffmpeg的逻辑结构和学习路线。
Hi3798MV310是用于IPTV/OTT机顶盒市场的支持4KP60 解码的超高清高性能SOC芯片。集成4核64位高性能Cortex A53处理器和多核高性能 2D/3D加速引擎；支持H.265/AVS2 4Kx2K@P60 10bit 超高清视频解码，高性能的 H.265 高清视频编码，HDR视频解码及显示，HDR转SDR，BT.2020，Dolby 和 DTS 音频处理；内置 USB2.0 等丰富外设接口。可支持客户实现超高清业务部署，在图像质量、码流兼容性、视频播放的流畅性以及整机性能方面保持业界最好的用户体验，同时满足不断增长的视频通信、卡拉 OK、云游戏、多屏互动等增值业务需求。
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同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。
HandBrake for Mac是一款适用于Mac系统的视频解码器。用户可以使用HandBrake mac版将各种类型的DVD快速转换为MPEG，而且支持任何类似的VIDEO_TS文件夹、.VOB、.TS文件等DVD的源，简单实用。
接着上一篇Android音视频——OMX 中 Nodeinstance 列表的管理与节点的操作
1、打开vMix软件，依次点击左下角“Add Input”-“More”，选择“Stream/SRT”选项，界面如下所示：
在做了充分的准备后，我信心满满的向着 H265 8K 视频解码这个目标发起进攻，然而，正打算动手的时候，我突然发现，别说支持 H265 ，自编的 Chromium WebView 连 H264 解码都不支持。使用 WebView Shell 访问测试页面，结果如下：
QT软件开发-基于FFMPEG设计视频播放器-CPU软解视频（一） https://xiaolong.blog.csdn.net/article/details/126832537
ffplay 命令的 -autoexit 参数 用于 设置 视频播放完毕后 自动退出播放器 ; 默认情况下 , ffplay 播放完视频后 保持开启状态 , 需要等待用户按下 esc 键手动退出 ;
上一篇文章中我介绍了如何使用MediaCodec编码，今天我们再来分析一下如何通过 MediaCodec 进行解码。
本文分为两个部分进行讲解 Codec 部分中的 AwesomePlayer 到 OMX 服务 前面介绍了NuPlayer最终解码都会到达OMX框架，也就是 OpenMAX框架，本文开始分析编解码部分中的AwesomePlayer到OMX服务过程，也就是开启OpenMAX准备相关内容。Android系统中用OpenMAX来做编解码，Android向上抽象了一 层OMXCodec,提供给上层播放器AwesomePlayer使用。同时有一个IOMX接口，在ACodec 中可以通过IOMX调用OpenMAX组件。播放器中音视频解码器mVideoSource、 mAudioSource 都是 OMXCodec 的实例。 OMXCodec::Create是解码器初始化的入口。OMXCodec通过IOMX依赖Binder机制获得 OMX服务，OMX服务才是OpenMAX在Android中的实现。
在手机视频播放方面，基于专用芯片的硬解码由于速度快、功耗低，成为了手机视频解码的首选方案。但是，硬解码芯片部署周期长、迭代速度慢，相当程度上制约了手机视频编码技术的更新换代速度。近年来，随着智能手机通用处理能力的不断增强，软件解码由于部署便捷，逐渐开始流行起来。那么，目前硬解码相对于软解码的功耗优势还有多大呢？带着这个问题，我们选择了几款典型手机测试了H.264/AVC硬解、H.264/AVC软解、H.265/HEVC硬解、H.265/HEVC软解和AVS2软解码之间的功耗差异，发现一个重要现象：硬解码相对于软解码的功耗优势正在逐步丧失，近几年生产的智能手机在主流的720P（1280x720）及更小分辨率视频上硬解和软解的功耗差异已经很小。这意味着：手机端视频编码技术的更新迭代速度将会大大加快。下面具体描述测试过程和结果。
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