感触

即使这些序列是个山寨的, 高仿的, 然则如故已经很巨大了.
具体的细节仍然需要我们温馨去看我的品类源码.
短短几千字还真说不清这么多的学识点. blog的作品名字说了是初窥,
还确实只是初窥, 录像直播里面的坑太多. 且行且爱戴…

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项目本身.
理论部分自己只是一个挑夫和总括者…

还要技术在深入无情的改变能源、交通、通讯那个社会伟大的底子力量,实现更省时、更有效能乃至更环保。互联网设备与技能正在变成新的基础设备,而掺杂杂糅模糊了更多行业的分界、市场与渠道。

项目下载地址

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

而技术其实已经出席社会事务,形成国有能力,并且全面细致的纳入立法与伦理范畴,成为和市政以及会议一样的环境和社会公器,并收受法律约束、公民监督,同时使用公共职权。行政技术化,或者行政这一古老社团的意思和样式暴发变化。

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;

女性团体与社群空前活跃,他们更多参加社会事务与国有管理,因为更敏感细腻,更具融合和亲善能力,将是多数社会行事的参与者,不过育婴如故是其性命最根本骨干工作,人口会提升并进而普遍的遍布到在此之前不宜居的所在,因为技术能力的立异,可以塑造小环境,这样人类活动区域将会加大,生活意况将会进一步多姿多彩,大都会与极品城市所赖以聚众的生意标准不再存在,都市更多或者是行政裁决主旨,而不再是买卖中央,也自然不会是技术与艺术骨干,这一体都会被分流,显示更加随意的分布。

早期准备

品种首要是按照<a
href=”https://github.com/Bilibili/ijkplayer"&gt;ijkplayer </a>的.
最好是打包成framework. 原本我准备写一个打包教程,
可是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;.

假设你依据教程打包失败了(当然那种概率相比小),
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.

关于经济,将被广泛的征信行业颠覆,征信将改为最要紧的社会成本,并且技术创立权重起始抢先资本权重,更加颗粒化和毛细血管化的爆发经济流动,金融进入普惠与老百姓时代,撬动社会的杠杆会加长,个人化的力量,将大范围抢先传统公司团体,因为互联网或者更新锐的社会通讯与神经网络已经就是最大的集团(社团)。

品种编译环境

Xcode7(及以上)
可是是将品种跑在真机上. 有些地点模拟器是不补助的, 也看不到任何效果的,
比如硬编码/智能美颜等, 这多少个功用模块, 我做了限制的, 需要真机状态才能举行.

传媒行业,初步进入精细细分,走向专业度,媒体人工作没有(新闻不对称与垄断瓦解),而我们会成为媒体精英,并且和行业发展,行业教育,行业市场,浑然一体。人群正如宗教一样,有投机的事情群体与迷信,所谓特斯拉化粗制滥造的音讯将是不行想像的。

序列下载地址

<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.
有问题得以在简书给本人留言/私信, 或者天涯论坛(简书个人上首页有自己的乐乎)私信我.

五月9日黎明改进: 项目早就合并录像直播推流
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;

有教无类正在变得实时化,人们顿时学习以及举行研商,即刻改变思维范式与表现格局的或者进一步大,教育体制与效用在经验了历史惯性僵化后,会重复回归其自然和务实的能力,不再盲目而无效,学习对于孩子和小伙子更或者场景化,课堂不再是绝无仅有场景乃至可能没有,虚拟化的文化场景建构能力是新的教育机关和团伙的办事,并且普遍而广大的中肯社会,教育会是惊人个性化、自主化、随机而长程的经过,而非意味高校指引的阶段性完结。学习力,检索,创制性,个性养成,将是技能型教育和人品发展同步驱动下的靶子。

品种详解

  • tip1: 判读网络类型.

在察看直播的时候, 我们常常都是用WiFi或者3/4G(土豪级其余),
一般用户在举行网络切换的时候, 我们都要交给友善的唤起, 告诉TA:
您的网络状态切换到了XX状态. 假若用户从WiFi切换到4G,
你的采取也没个提示, 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.

我们得以应用苹果的Reachability构成下边的代码实时监听网络状态的变动

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

一旦你多运行几回就会意识,
登录模块背景中播放的视频是2个视频每一遍随机播放一个的.并且是极端重复的,
也就是说只要您直接呆着登录界面, 就会单录像循环播放当下的视频.
这儿的报到只是多少个按钮, 没有具体的记名逻辑,
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];

假定播放完成了, 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来看过或者做过.我大概说一下自己的做法(不必然是极品的,
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.
将三个子控制器的view添加到UIScrollView上即可. 其他的效应落实,
请参照我的代码, 都有详实的华语注释.

  • tip4: 直播(面向观众端)
    其一是全方位项目标最紧要之一了.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.这个里面涉及的事物相比较多了, 三言两语真说不清.

简简单单说一下业已落实的效果:
A: 主播的直播
B: 关联主播的录像直播, 默认是只有界面, 没有声响的.
点击该视图可以切换到此主播
C: 下拉切换另一个主播, 这多少个功能是很广泛的.
做法是直播控制器是一个UICollectionViewController, 只有一个cell,
cell.frame就是self.collectionViewb.bounds.
大家进入直播控制器的时候, 其实是传进去一个事关主播数组,
每一回下拉的时候, 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, 前面详解

  • 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下边的. 上面代码有详细的诠释

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
    现在的直播平台, 美颜是标配.
    不然绝大多数的主播都是无可奈何看的.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, 依旧选用开源的车轱辘:<a
    href=”https://github.com/BradLarson/GPUImage"&gt; GPUImage
    </a>. 这多少个开源框架有近1.3W+star(二月5日数量), 真不是盖的,
    内置125种滤镜效果, 没有您意外, 唯有你不会用.
    我的品种中都有详尽的用法, 仍旧很简短的.
    在这边摘抄一份其.h文件的注释. 一方面有利于大家修改我项目中的美颜效用,
    另一方面也是做个备份.(具体出处自己真忘了, 虽然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: 我们要将主播的录像数据传送给服务器

透过拍照头来搜集图像,然后将收集到的图像,通过硬编码的主意举办编码,最终编码后的数据将其重组成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.
项目中自我是直接使用<a
href=”https://github.com/BradLarson/GPUImage"&gt; GPUImage
</a>中的GPUImageVideoCamera,
间接设置GPUImageVideoCamera的代理即可,
在其代理方法- (void)willOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer;开展数据编码即可.

纪事一点:
不管是系统自带的AVCaptureSession还是GPUImageVideoCamera收集到的多寡都是未通过编码的CM山姆(Sam)pleBuffer.

接下来将募集到的数量, 用iOS开放的VideoToolbox举行硬编码.
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,
假如只是硬编码, 看本身的连串即可.

根本的编码函数(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);
        }

    }

}

人类寿命将会无限延长,生物医药和基因技术崛起。人们会因为厌倦而告一段落生命,正如睡眠。

录像直播初窥

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系统因为软硬件序列不多, 硬件适配性相比好, 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端是最辛劳的,
    各样奇葩壁画头驱动.所以现在游人如织的中小型直播平台, 都遗弃了PC的直播,
    更有部分直播平台只做iOS端的视频直播.

  • 前处理: 美颜算法,录像的歪曲效果, 水印等都是在这些环节做.
    如今iOS端最有名开源框架的早晚就是GPUImage.其中内置了125种渲染效果,
    还协助各类本子自定义. 我高仿的喵播的美颜效率也是按照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从此,
    Apple开放了VideoToolbox.framework, 可以一直开展硬编解码,
    那也是怎么现在多数直播平台最低只援助到iOS8的缘故之一.
    iOS端硬件兼容性相比好, 能够间接行使硬编码.
    而Android得硬编码又是一大坑.

  • 传输: 这块一般都是交由CDN服务商.
    CDN只提供带宽和服务器之间的传导,
    发送端和接收端的网络连接抖动缓存如故要自己实现的.最近国内最大的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样平台各个不同的商谈, 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依旧大坑.这块的难点在于音画同步,
    如今众多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>. 斗鱼就是基于<a
    href=”https://github.com/Bilibili/ijkplayer"&gt;ijkplayer
    </a>的, 本项目也是遵照<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, 应用音信, 新闻推送, 礼物系统, 即时拉扯, 支付系列,
总计类别, 数据库, 缓存, 分布式文件存储, 信息队列,
运维系统等等大小不一的坑等您来填!!!

财力坑 : 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. 遵照欢聚时代(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一无所知谈了.

社会坑: 还得时刻与各个黑暗势力斗争, 包括色情, 广告, 刷中号,
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~)

星际探险和移民将变为新生职业。

品类文件结构

  • Frameworks: 即便文件夹不设有, 点击classes选择Show in Finder,
    新建一个即可, 将您打包的要么下载的framework拖入其中并拉进项目中.
    你也足以协调建一个文本夹, 把这多少个Frameworks直接delete即可

  • Profile : 个人主旨, 这之中惟有一个ProfileController.
    因为总写重复代码, 都写吐了, 这儿有趣味的自己写一下吧, So easy…

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

  • Other : 全局的常量. 当然你也能够在内部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.
    还有最关键的录像直播也在这其间了.

  • Show提姆e :见名知意. 视频直播的前处理,
    智能美颜和H264硬编码等都在这边面.

  • Main : UITabBarControllerUINavigationController的配置

  • Toos : 这儿命名有点不专业, 这其间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

娃娃和性别,小孩子权利上升,并且更早到场社会事务以及开创,社会全部知识水平巨大增长,并且文化创立和智慧劳动成为重中之重工作(而不是事情,职业也会模糊化),人们会从事更多的事情,享受和追求更多的趣味,空余时间更多,很可能一周工作一天,而无所事事六天。

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

关于家庭,这一个最关键的实质意义的经济体,其心情、伦理、时髦在经济条件爆发巨大变化后,有可能发生主要变异,暂且不说解体,部落制可能会重新兴盛,更多是知识而非经济性质,人们按照兴趣而聚居,依照文化而流动迁徙,遵照社会热潮而潮起潮落,旅行与交通成本急剧下跌,世界融合加强的同时,小众部落同时兴起,并可能更进一步内敛,远离主文明区而偏安一隅,如同世外桃源,人们不再愿意对时机和前进敏感。

前言

现年五月份,斗鱼腾讯领投的1亿先令融资的音信被各大平台报道转载,在电竞、泛娱乐已是热门投资的及时,网络直播平台自然也获取了各界的关爱。盗用两张有关游戏直播的自由化图

游玩直播规模

娱乐直播规模

这还独自是一日游直播这块的蛋糕.直播行业的竞争会愈加强烈,
不管是主播如故直播平台都面临着热烈的竞争, 当然直播行业也会进一步规范,
直播元素也越发多.

图片 1

劳务业会兴盛,因为商贸半径的受制形成服务价值。

江山与地缘政治依旧在一个较长时期存在,但是跨国有公司业的影响力与决策权重会提升,特别是安全、藏褐色、环保社团会大规模崛起,并有温馨的商业情势,或者人们更是愿意出席此类社团的生育和消费,这种文化将变成新的基础社会共识与天下人民公共道德。

人类古老的不一致依然顽固存在,社会会在新的规模不平衡,社会争论更多是智慧与意识形态,以及荣耀性质,而这将改成新的社会标签。

文化娱乐业会兴盛,因为物质生产已经接近饱和,无论如何升级消费,物质边际效应正在递减,所以众多硬件免费(零利润)只是当作了内容渠道建设就不奇怪了。

法规和军旅,这种强制力量将会短期存在,然则决策将由技术和算法完成,类似区块链以及此外技术将成为社会决策引擎。

生意萎缩是肯定。
因为互联网让商业的真相基础:音讯不对称,以及随后爆发的供应链彻底改变,或者说更快速的经贸实现–按需生产。