由于stagefright和openmax运行在两个不同的进程上,所以他们之间的通讯要经过Binder进行处理,本小结不考虑音频这一块,假设视频为MP4封装的AVC编码文件. 先简单的看一下stagefright是怎么工作的, stagefright使用event来进行驱动,event调度器和event运行在同一个线程中,播放器向队列插入event来驱动整个解码流程,event调度器的工作抽象流程如下: 1． 检测队列是否为空,为空则等待event的插入 2． 获取队列中的第一个event 3．…

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流. qq:1037701636 email:gzzaigcn2012@gmail.com Android源代码版本号Version:4.2.2; 硬件平台 全志A31 之所以单独把这块内容提炼出来,在于其具备的一定的层次性,结构上具备统一性,API函数的设计须要实现OMX架构独有的接口. 1. 在上一博文Android4.2.2下Stagefright多媒体架构中的A31的OMX插件和Codec组件中我们提到.通过Binder…

1.    StageFright介绍     Android froyo版本号多媒体引擎做了变动,新加入�了stagefright框架,而且默认情况android选择stagefright,并没有全然抛弃opencore,主要是做了一个OMX层,不过对 opencore的omx-component部分做了引用.stagefright是在MediaPlayerService这一层加入的,和opencore是并列的.Stagefright在 Android中是以shared library的形式存…

近期杂七杂八的忙碌着,前几天看了下这部分主要是stagefright模块的,所以更改下名字 做了挺长时间的android平台的媒体开发,对之前的分析进行一个阶段性的总结. 一.android结构图(上下文关系) 二.android文件夹结构 自从android4.2版本号之后,媒体的相关代码都放到framework/av/的文件夹中,俗称"AV工作者",呵呵(本地代码不是太健全,文件夹我手动敲,公司代码健全,直接导出文件夹树) |----- media | | | |-- libmed…

android的多媒体框架中, stagefright其实是AwesomePlayer的代理,就是个皮包公司. status_t StagefrightPlayer::setDataSource( const char *url, const KeyedVector<String8, String8> *headers) { return mPlayer->setDataSource(url, headers); } status_t StagefrightPlayer::prepare…

這篇文章將介紹Stagefright中是如何和OMX video decoder传送buffer. (1) OMXCodec會在一開始的時候透過read函式來傳送未解碼的data給decoder,並且要求decoder將解碼後的data傳回來 status_t OMXCodec::read(...){  if (mInitialBufferSubmit)  {    mInitialBufferSubmit = false; drainInputBuffers(); <----- OMX_Emp…

在<Stagefright (1) – Video Playback的流程>中,我们并没有详述Stagefright是如何根据影片档的类型来选择适合的video decoder,现在,就让我们来看一看.(1) Video decoder是在onPrepareAsyncEvent中的initVideoDecoder被决定的 OMXCodec::Create()会回传video decoder给mVideoSource. status_t AwesomePlayer::initVideoDecod…

Stagefright的編解碼功能是利用OpenMAX框架,而且用的還是OpenCORE之OMX的實作,我們來看一下Stagefright和OMX是如何運作的. (1) OMX_Init OMXClient mClient; AwesomePlayer::AwesomePlayer(){  mClient.connect();} status_t OMXClient::connect(){  mOMX = service->getOMX();} sp<IOMX> MediaPlayerS…

  [转载至其它博客] http://blog.csdn.net/djy1992/article/details/9339917 1引言 Android froyo版本多媒体引擎做了变动,新添加了stagefright框架,并且默认情况android选择stagefright,弃用之前的opencore,仅仅对opencore中的omx-component部分做了引用. Stagefright自android2.0后才添加,其稳定性有待商榷,是否存在bug也未知,opencore自android…

这里是他们自己的源代码阅读点滴总结属性,转请注明出处,谢谢. 欢迎和大家分享.qq:1037701636 email:gzzaigcn2012@gmail.com Android源代码版本号Version:4.2.2; 硬件平台 全志A31 前沿: 在前面的博文中,基本提到的是stagefright相关的控制流,详细分析了android架构中的MediaExtractor.AwesomePlayer.StagefrightPlayer.OMXCodec等的创建.底层OMXNodinstance实…

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼yuiop:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52623882 前言:上篇文<Android Multimedia框架总结(十)>总结了音视频的输出过程,从今天开始分析Codec部分,今天分析的是AwesomePlayer到OMX服务过程,也就是开启OpenMax准备相关. 先看下今天的Agenda: 一张图看清OMX在stagefright中的位置 一张图看清OpenMax与…

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼yuiop:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52560012 前言:上篇文中最后介绍了数据解码放到Buffer过程,今天分析的是stagefright框架中音视频输出过程: 先看下今天的Agenda: 一张图回顾数据处理过程 视频渲染器构建过程 音频数据到Buffer过程 AudioPlayer在AwesomePlayer运行过程 音视频同步 音视频输出 一张图看音视频输出 一…

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52532085 不知不觉到第九篇了,感觉还有好多好多没有写,路漫漫其修远兮 ,吾将上下而求索,上篇主要介绍了Stagefright框架及AwesomePlayer的数据解析器,最后我们说道,涉及parse及decode部分,将在本篇中介绍,看下今天的Agenda: 两张图看数据走向 AwesomePlayer中prepare过程 Awesom…

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52503057 前言:前面一篇分析了mediaplayerservice及MediaPlayer中的CS模型,但是对于如何能把数据解析出来,渲染到最终的SurfaceView上显示,并且播放起来,我们依然还不得而知,从今天开始,就开始介绍多媒体框架中数据解析->解码->渲染输出过程,也就是后面几篇都要介绍的stagefright框架. 先看…

转自:http://blog.csdn.net/loovejava/article/details/8971790 最近杂七杂八的忙碌着,前几天看了下这部分主要是stagefright模块的,所以更改下名字 做了挺长时间的Android平台的媒体开发,对之前的分析进行一个阶段性的总结. 一.android结构图(上下文关系) 二.android目录结构 自从android4.2版本之后,媒体的相关代码都放到framework/av/的目录中,俗称"AV工作者",呵呵(本地代码不是太健全…

一直想写个总结,不过实在太忙了,所以一直拖啊拖啊,拖到现在,不过也好,有了这段时间的沉淀,发现自己又有了小小的进步.哈哈...... 原想框架开发的相关开发步骤.文档.代码.功能.部署等都简单的讲过了,就此了结本系列文章,经过这段日子的深入学习,发现本系列文章讲的还是太肤浅了,很多东西都没有讲到,也没有说明白.所以过段时间空闲些了,会继续从理论上来讲解怎么去设计一个框架(也算是给自己定个目标,加加压力),有了前面的代码了解,再学习理论相信大家也更容易接受了. 小结 学习如逆水行舟,不进则退,当能…

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上…

iOS--->微信支付小结 说起支付,除了支付宝支付之外,微信支付也是我们三方支付中最重要的方式之一,承接上面总结的支付宝,接下来把微信支付也总结了一下 ***那么首先还是由公司去创建并申请使用微信支付所需的信息 1.接下来就是微信支付的集成步骤了,参考着开发文档来,非常简单的 下载SDK,项目中导入所需的文件WxPay文件夹中,注意其中的.a文件容易丢失 2.根据文档对其中支持的非arc进行设置 3.设置微信支付的URL types 4.接下来就是代码内部的事情了,做支付我们知道首先需要在ap…

一:编辑被键盘遮挡的问题 参考自:http://blog.csdn.net/windkisshao/article/details/21398521 1.自定方法 ,用于移动视图 -(void)moveInputBarWithKeyboardHeight:(float)_CGRectHeight withDuration:(NSTimeInterval)_NSTimeInterval; 2.注册监听 NSNotificationCenter *defaultCenter = [NSNotific…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

前言 总括:详细讲述Cookie,LocalStorge,SesstionStorge的区别和用法. 人生如画,岁月如歌. 原文博客地址:Javascript本地存储小结 知乎专栏&&简书专题:前端进击者(知乎)&&前端进击者(简书) 1. 各种存储方案的简单对比 Cookies:浏览器均支持,容量为4KB UserData:仅IE支持,容量为64KB Flash:100KB,非HTML原生,需要插件支持 Google Gears SQLite :需要插件支持,容量无限制…

写在前面 HTML5出来已经很久了,然而由于本人不是专业搞前端的,只知道有这个东西,具体概念有点模糊(其实就是一系列标准规范啦):因此去年(2015.11.09),专门对HTML5做了个简单的小结,今天正好看到,整理一下放到我的博客,以免丢失.有错误请指正. 另外,转载请注明链接http://www.cnblogs.com/chenpi/p/5578011.html,虽然内容比较简单,但也是花了不少时间整理的. 什么是HTML5 简单地说,HTML5就是一系列用来制定现代富Web内容的相关技术的…

在segmentfault上读的一篇学习JavaScript路线的文章,做个小结. 一.简介.数据类型.表达式和操作符 (1)<JavaScript权威指南>前言1-2章&<JavaScript高级程序设计>前言1-2章. (2)权威3-4章&高设3-4章. (3)权威5章. 二.对象.数组.函数.DOM (1)权威6章&高设6章(“理解对象”部分). (2)权威7-8章&高设5,7章. (3)权威13,15,16章&高设8,9,10,11,…