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使用 Rust 代碼實現 FFmpeg 濾鏡：簡化音視頻處理的新方法 - Stories Detail

引言

FFmpeg 是一個功能強大的多媒體處理工具，廣泛應用於視頻和音頻的編碼、解碼、轉碼以及濾鏡應用。然而，在 Rust 項目中直接使用 FFmpeg 的 C API 時，開發者可能會面臨內存管理複雜、安全性隱患等問題。特別是實現自定義濾鏡，傳統方法需要編寫 C 代碼並深入理解 FFmpeg 內部結構，這對許多開發者來説門檻較高。Rust 憑藉其內存安全和簡潔的特性，提供了一種新的可能性：通過 ez-ffmpeg 庫，我們可以用純 Rust 代碼實現 FFmpeg 的自定義濾鏡，顯著降低開發難度。

本文將深入探討如何使用 Rust 和 ez-ffmpeg 實現 FFmpeg 自定義濾鏡，覆蓋視頻和音頻處理，從痛點分析到具體實現，幫助你從基礎入門到進階應用。

痛點與場景分析

傳統方法的挑戰

  • 複雜性：FFmpeg 的 C API 需要手動管理內存，稍有不慎就會導致內存泄漏或程序崩潰。
  • 安全性：在 Rust 中調用 C 代碼需要使用 FFI（外部函數接口），涉及 unsafe 塊，增加了安全隱患。
  • 學習曲線：實現自定義濾鏡需要掌握 FFmpeg 的內部機制，如濾鏡圖配置和幀處理流程，這對非 C 開發者而言尤為困難。

適用場景

  • 實時視頻處理：例如在直播中添加亮度調整或灰度特效。
  • 機器學習數據增強：對視頻幀進行變換，生成多樣化的訓練數據。
  • 遊戲開發：為視頻內容添加動態效果，提升視覺體驗。
  • 音頻處理：調整音量或添加音效，優化聽覺效果。
  • 監控系統：實現運動檢測或對象跟蹤等視頻分析功能。

這些場景中，開發者需要高效、安全且易用的工具來實現自定義濾鏡，而 ez-ffmpeg 通過 Rust 的特性很好地滿足了這一需求。

基礎實現：亮度調整濾鏡（YUV420）

讓我們從一個基礎示例開始：實現一個針對 YUV420 格式視頻的亮度調整濾鏡。大多數視頻採用 YUV420 格式，因此這是一個實用的起點。

配置環境

在 Cargo.toml 中添加依賴：

[dependencies]
ez-ffmpeg = "*"

確保系統已安裝 FFmpeg 7.0 或更高版本的依賴(非執行文件)，Rust 版本為 1.80.0 或更高。

實現代碼

以下代碼通過增加 Y 分量來調整亮度：

use ez_ffmpeg::core::filter::frame_filter::FrameFilter;
use ez_ffmpeg::filter::frame_filter_context::FrameFilterContext;
use ez_ffmpeg::{AVMediaType, Frame};
​
pub struct BrightnessFilter {
    pub(crate) increment: i32,
}
​
impl FrameFilter for BrightnessFilter {
    fn media_type(&self) -> AVMediaType {
        AVMediaType::AVMEDIA_TYPE_VIDEO
    }
​
    fn filter_frame(
        &mut self,
        mut frame: Frame,
        _ctx: &FrameFilterContext,
    ) -> Result<Option<Frame>, String> {
        if unsafe { frame.as_ptr().is_null() } {
            println!("收到結束幀");
            return Ok(Some(frame));
        }
        // 只接收YUV420P
        if unsafe { (*frame.as_ptr()).format } != 0 {
            return Err("Unsupported pixel format".to_string());
        }
        let y_data = plane_mut(&mut frame);
        for y in y_data.iter_mut() {
            let new_y = (*y as i32 + self.increment).clamp(0, 255) as u8;
            *y = new_y;
        }
        Ok(Some(frame))
    }
}
​
#[inline]
pub fn plane_mut(frame: &mut Frame) -> &mut [u8] {
    unsafe {
        std::slice::from_raw_parts_mut(
            (*frame.as_mut_ptr()).data[0],
            (*frame.as_mut_ptr()).linesize[0] as usize * (*frame.as_mut_ptr()).height as usize,
        )
    }
}
​

完整運行代碼

將濾鏡應用到視頻處理流程中：

use crate::brightness_filter::BrightnessFilter;
use ez_ffmpeg::filter::frame_pipeline_builder::FramePipelineBuilder;
use ez_ffmpeg::{AVMediaType, FfmpegContext, Output};
​
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let frame_pipeline_builder: FramePipelineBuilder = AVMediaType::AVMEDIA_TYPE_VIDEO.into();
    let brightness_filter = BrightnessFilter { increment: 20 };
    let frame_pipeline_builder = frame_pipeline_builder
        .filter("brightness", Box::new(brightness_filter))
        .build();
​
    FfmpegContext::builder()
        .input("input.mp4")
        .output(Output::from("output.mp4").add_frame_pipeline(frame_pipeline_builder))
        .build()?
        .start()?
        .wait()?;
    Ok(())
}

這個示例將輸入視頻的亮度增加 20，並生成新的輸出文件 output.mp4。

更深的痛點與進階實現

基礎實現展示了簡單的 CPU 處理，但對於實時性要求高或性能敏感的場景，CPU 處理可能成為瓶頸。此外，音頻處理的需求也日益增加。以下是兩個進階示例：GPU 加速的灰度濾鏡和音頻音量調整濾鏡。

更深的痛點

  • 性能瓶頸：CPU 處理大量視頻幀可能導致延遲，尤其在實時應用中。
  • 硬件兼容性：GPU 加速需要處理不同硬件的兼容性問題。
  • 多媒體需求：視頻和音頻的聯合處理需要靈活的工具支持。

進階示例 1：灰度濾鏡（OpenGL）

對於高性能需求，我們可以使用 OpenGL 實現 GPU 加速的灰度濾鏡。首先啓用 opengl 特性：

[dependencies]
ez-ffmpeg = { version = "*", features = ["opengl"] }

啓用了opengl特性後就可以使用庫內自帶的OpenGLFrameFilter，不需要另外自己實現Filter

片段着色器

#version 330 core
in vec2 TexCoord;
out vec4 FragColor;
uniform sampler2D texture1;
​
void main() {
    vec4 color = texture(texture1, TexCoord);
    float gray = 0.299 * color.r + 0.587 * color.g + 0.114 * color.b;
    FragColor = vec4(gray, gray, gray, color.a);
}

Rust 實現

use ez_ffmpeg::filter::frame_pipeline_builder::FramePipelineBuilder;
use ez_ffmpeg::opengl::opengl_frame_filter::OpenGLFrameFilter;
use ez_ffmpeg::{AVMediaType, FfmpegContext, Output};
​
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let fragment_shader = r#"
    #version 330 core
    in vec2 TexCoord;
    out vec4 FragColor;
    uniform sampler2D texture1;
​
    void main() {
        vec4 color = texture(texture1, TexCoord);
        float gray = 0.299 * color.r + 0.587 * color.g + 0.114 * color.b;
        FragColor = vec4(gray, gray, gray, color.a);
    }"#;
​
    let filter = OpenGLFrameFilter::new_simple(fragment_shader).unwrap();
    let frame_pipeline_builder: FramePipelineBuilder = AVMediaType::AVMEDIA_TYPE_VIDEO.into();
    let frame_pipeline_builder = frame_pipeline_builder.filter("opengl", Box::new(filter));
​
    FfmpegContext::builder()
        .input("input.mp4")
        .output(Output::from("output.mp4").add_frame_pipeline(frame_pipeline_builder))
        .build()?
        .start()?
        .wait()?;
    Ok(())
}

這個示例利用 GPU 將視頻轉為灰度，適合實時處理。

進階示例 2：音量調整濾鏡（音頻）

基於官方 custom_volume_filter 示例，我們實現一個音量調整濾鏡：

實現代碼

use ez_ffmpeg::{AVMediaType, Frame};
use ez_ffmpeg::core::filter::frame_filter::FrameFilter;
use ez_ffmpeg::filter::frame_filter_context::FrameFilterContext;
​
pub struct VolumeFilter {
    pub(crate) gain: f32,
}
​
impl FrameFilter for VolumeFilter {
    fn media_type(&self) -> AVMediaType {
        AVMediaType::AVMEDIA_TYPE_AUDIO
    }
​
    fn filter_frame(&mut self, mut frame: Frame, _ctx: &FrameFilterContext) -> Result<Option<Frame>, String> {
        if unsafe { frame.as_ptr().is_null() } {
            println!("收到結束幀");
            return Ok(Some(frame));
        }
        // 只接收S16格式的音頻
        if unsafe { (*frame.as_ptr()).format } != 8 {
            return Err("Unsupported sample format".to_string());
        }
​
        let data = plane_mut(&mut frame);
        let samples = unsafe { std::slice::from_raw_parts_mut(data.as_mut_ptr() as *mut i16, data.len() / 2) };
        for sample in samples.iter_mut() {
            let new_sample = (*sample as f32 * self.gain).clamp(-32768.0, 32767.0) as i16;
            *sample = new_sample;
        }
        Ok(Some(frame))
    }
}
​
#[inline]
pub fn plane_mut(frame: &mut Frame) -> &mut [u8] {
    unsafe {
        std::slice::from_raw_parts_mut(
            (*frame.as_mut_ptr()).data[0],
            (*frame.as_mut_ptr()).linesize[0] as usize * (*frame.as_mut_ptr()).sample_rate as usize,
        )
    }
}

完整運行代碼

use ez_ffmpeg::{AVMediaType, FfmpegContext, Output};
use ez_ffmpeg::filter::frame_pipeline_builder::FramePipelineBuilder;
use crate::volume_filter::VolumeFilter;
​
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let frame_pipeline_builder: FramePipelineBuilder = AVMediaType::AVMEDIA_TYPE_AUDIO.into();
    let volume_filter = VolumeFilter { gain: 0.5 };
    let frame_pipeline_builder = frame_pipeline_builder.filter("volume", Box::new(volume_filter));
​
    FfmpegContext::builder()
        .input("test.mp4")
        .output(Output::from("output.mp4").add_frame_pipeline(frame_pipeline_builder))
        .build()?
        .start()?
        .wait()?;
    Ok(())
}

這個示例將音頻音量降低到 50%，適用於音頻處理場景。

結論與展望

通過 Rust 和 ez-ffmpeg，我們可以用純 Rust 代碼安全、高效地實現 FFmpeg 自定義濾鏡，解決了傳統 C API 的複雜性和安全性問題。從基礎的 YUV420 亮度調整，到 GPU 加速的灰度濾鏡，再到音頻音量調整，ez-ffmpeg 提供了靈活的解決方案，適用於實時視頻處理、機器學習數據增強、遊戲開發等多種場景。未來，開發者可以進一步探索其硬件加速編解碼、流媒體處理等功能。

想了解更多？請訪問 ez-ffmpeg GitHub 倉庫 獲取詳細文檔和示例代碼。

ffmpeg , media , 音頻 , rust , 視頻
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