// // Created by root on 2025/3/24. // #include "../include/rk_mpi.h" #include <string> #define MPP_MAX_INPUT_TASK 3 #define MPP_MAX_INPUT_BUF_SIZE 1920*1080 class RKMpp { public: RKMpp(); ~RKMpp(); int initCodec(std::string type, bool isEncoder); void createInputBuffers(); char *getInputBuffer(int index); int dequeueInputBuffer(long timeoutUs); void queueInputBuffer(int index, int offset, int size, long timeoutUs); int dequeueOutputBuffer(long timeoutUs); void putPacket(char* buf, size_t size); int getFrame(); private: MppCtx mMppCtx; MppApi *mMppApi; MppTask mInputTaskList[MPP_MAX_INPUT_TASK]; int mTaskIndexCursor; char *mInputBuffers[MPP_MAX_INPUT_TASK]; long mWidth; long mHeight; }; 这个头文件我要结合ffmpeg使用。这是我开始的代码，现在给我集成了mpp头文件之后的代码：void *open_media(void *argv) { // avformat_network_init(); // // //打印所有可用的解码器 // const AVCodec *codec; // void *iter = nullptr; // while ((codec = av_codec_iterate(&iter))) { // __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "oooooo", "Available decoder: %s", codec->name); // } __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "open_media xxxxxxxxxx"); ThreadData *data = static_cast<ThreadData *>(argv); const char *rurl = data->url; std::string cstr = std::string(data->cameraId); int cameraId = std::stoi(cstr); std::string istr = std::string(data->indexStr); __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "open_media xxxxxxxxxx %s", istr.c_str()); int index = std::stoi(istr); __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "open_media %d %s %i", cameraId, rurl, index); int retries = 0; while (retries < MAX_RETRIES) { cv::VideoCapture stream1(rurl, cv::CAP_FFMPEG); // 检查流是否打开 if (!stream1.isOpened()) { __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "Cannot open RTSP stream!"); std::cerr << "无法打开 RTSP 流，尝试第 " << retries + 1 << " 次重连..." << std::endl; retries++; std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(RETRY_INTERVAL)); continue; } __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "open success"); cv::Mat frame; int num = 0; setFrameSize(frameSizeMap,cameraId,frame); while (true) { num++; // if (simulateNetworkIssue()) { // __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "模拟网络问题，断流..."); // // 模拟断流一段时间 // std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(5)); // continue; // } // 读取每一帧 // 如果没有读取到帧，退出循环 if (!stream1.read(frame)) { // 释放旧连接 stream1.release(); // 添加时间戳避免缓存 std::string new_url = std::string(rurl) + "?timestamp=" + std::to_string(time(0)); // 重新初始化 if (!stream1.open(new_url, cv::CAP_FFMPEG)) { __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_ERROR, "rtsp", "重连失败 %d", cameraId); // 失败时增加延迟 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); retries++; std::lock_guard<std::mutex> lock(queueMutex); disconnectedCameraIds.push(cameraId); break; } setFrameSize(frameSizeMap,cameraId,frame); __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_INFO, "rtsp", "重连成功 %d,第%d次重连", cameraId,retries); } screenShot(num,cameraId,index,frame); } // stream1.release(); } __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_ERROR, "rtsp", "delete data"); delete data; return nullptr; }

<think>好的，我现在需要帮助用户将他们的RKMpp头文件与现有的FFmpeg代码结合使用。首先，用户已经有一个使用OpenCV通过FFmpeg捕获RTSP流的线程函数open_media，现在他们想集成MPP（Media Process Platform）来处理视频编解码。 首先，我要回顾用户提供的代码。他们的头文件RKMpp定义了一个类，包含初始化解码器、创建输入缓冲区、入队和出队缓冲区等方法。而open_media函数目前使用cv::VideoCapture读取RTSP流，处理帧，并在断流时尝试重连。 接下来，我需要考虑如何将MPP集成到FFmpeg流程中。可能的步骤包括： 1. **初始化MPP编解码器**：在打开RTSP流后，可能需要初始化MPP的解码器。用户提供的RKMpp类有initCodec方法，应该在这里调用，传入编码类型（比如H.264）并设置是否为编码器。由于这里是解码，isEncoder应该设为false。 2. **创建输入缓冲区**：RKMpp的createInputBuffers方法用于创建缓冲区，存储从流中读取的数据。需要在初始化编解码器后调用这个方法，准备好缓冲区。 3. **处理视频数据流**：当前代码使用OpenCV读取帧到cv::Mat，但MPP可能需要原始数据（如H.264流）。可能需要调整，从FFmpeg获取编码后的数据包，而不是解码后的帧。不过用户当前的代码是使用OpenCV的VideoCapture，它可能内部处理了解码。这里可能需要确认用户是想用MPP进行硬件解码，替换掉OpenCV的软解，以提高效率。 4. **数据传递**：在读取到数据包后，使用RKMpp的putPacket方法将数据送入MPP，然后通过getFrame获取解码后的帧。可能需要修改screenShot函数，改为使用MPP解码后的帧数据。 5. **错误处理和资源释放**：确保在重连或退出时正确释放MPP的资源，比如在~RKMpp的析构函数中清理资源。 然后，我需要考虑用户可能的深层需求。他们可能希望利用MPP的硬件加速来提高解码性能，特别是在嵌入式或移动设备上（比如Android）。因此，集成MPP可以降低CPU使用率，提升处理效率。 在代码结构上，可能需要在open_media线程中创建RKMpp实例，并在循环中处理数据。需要确保MPP的初始化和使用正确，尤其是在重连时重新初始化编解码器，避免残留状态导致错误。 此外，需要注意线程安全，如果多个线程使用MPP实例，可能需要加锁，但根据当前代码，每个线程可能独立处理一个流，所以每个线程有自己的RKMpp实例可能更合适。 最后，需要处理可能的内存泄漏，比如确保每次重连或退出时，RKMpp实例被正确销毁，输入缓冲区被释放。同时，错误处理需要完善，比如MPP初始化失败时的重试机制，或者日志记录。 现在，将这些思考整合成一个结构化的回答，分步骤说明如何集成MPP，并提供修改后的代码示例，强调关键改动点，并解释每个步骤的作用和注意事项。</think>以下是整合了 MPP 头文件后的代码修改步骤和关键实现： --- ### **关键修改说明** 需将 **FFmpeg 采集数据流**与 **MPP 硬件编解码**结合，核心改动点如下： --- ### **步骤 1：添加 MPP 对象初始化** 在打开 RTSP 流后，初始化 `RKMpp` 解码器： ```cpp void *open_media(void *argv) { // ... [原有代码：参数解析、日志输出等] // 初始化 MPP 解码器（H.264 解码示例） RKMpp mppDecoder; int ret = mppDecoder.initCodec("h264", false); // false 表示解码器 if (ret != 0) { __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_ERROR, "rtsp", "MPP 解码器初始化失败"); return nullptr; } mppDecoder.createInputBuffers(); // 创建输入缓冲区 // ... [原有代码：VideoCapture 初始化] } ``` --- ### **步骤 2：修改帧读取逻辑** 将 OpenCV 的 `cv::Mat` 读取改为 **MPP 解码流程**： ```cpp while (true) { // 从 MPP 获取输入缓冲区索引 int inputIndex = mppDecoder.dequeueInputBuffer(500000); // 等待 500ms if (inputIndex >= 0) { // 获取输入缓冲区指针 char *inputBuf = mppDecoder.getInputBuffer(inputIndex); // 从 FFmpeg/OpenCV 读取原始数据（假设 stream1.read 返回编码数据） if (stream1.read(frame)) { // 将编码数据（如 H.264 包）拷贝到 MPP 输入缓冲区 size_t dataSize = frame.data ? frame.total() * frame.elemSize() : 0; if (dataSize > 0) { memcpy(inputBuf, frame.data, dataSize); // 提交数据到 MPP 解码队列 mppDecoder.queueInputBuffer(inputIndex, 0, dataSize, 0); } } // 尝试从 MPP 获取解码后的输出帧 int outputIndex = mppDecoder.dequeueOutputBuffer(100000); // 等待 100ms if (outputIndex >= 0) { // 此处获取解码后的 YUV 或 RGB 数据 // 假设 getFrame() 返回解码后的帧数据指针和尺寸 char *decodedData = mppDecoder.getFrame(); // 后续处理（如渲染或转存） screenShot(num, cameraId, index, decodedData); // 需修改 screenShot 适配 } } // ... [原有重连逻辑] } ``` --- ### **步骤 3：适配屏幕截图函数** 修改 `screenShot` 以支持 MPP 解码后的数据： ```cpp void screenShot(int num, int cameraId, int index, char *decodedData) { // 假设 decodedData 是 RGB 或 YUV 格式的裸数据 // 转换为 OpenCV Mat（需根据实际格式调整参数） cv::Mat frame(mHeight, mWidth, CV_8UC3, decodedData); // 示例：RGB24 // ... [原有截图保存逻辑] } ``` --- ### **完整修改后代码片段** ```cpp void *open_media(void *argv) { // ... [原有参数解析和日志代码] // 初始化 MPP 解码器 RKMpp mppDecoder; if (mppDecoder.initCodec("h264", false) != 0) { __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_ERROR, "rtsp", "MPP 初始化失败"); delete data; return nullptr; } mppDecoder.createInputBuffers(); while (retries < MAX_RETRIES) { cv::VideoCapture stream1(rurl, cv::CAP_FFMPEG); if (!stream1.isOpened()) { /* 原有重连逻辑 */ } cv::Mat encodedPacket; // 假设存储编码数据（如 H.264 包） while (true) { // 从流中读取编码数据包（需验证 OpenCV 是否支持直接读包） if (!stream1.grab()) { // 处理断流重连 break; } // 获取 MPP 输入缓冲区 int inputIndex = mppDecoder.dequeueInputBuffer(500000); if (inputIndex < 0) continue; // 读取编码数据到缓冲区 if (stream1.retrieve(encodedPacket)) { char *inputBuf = mppDecoder.getInputBuffer(inputIndex); size_t dataSize = encodedPacket.total() * encodedPacket.elemSize(); memcpy(inputBuf, encodedPacket.data, dataSize); mppDecoder.queueInputBuffer(inputIndex, 0, dataSize, 0); } // 获取解码后的帧 int outputIndex = mppDecoder.dequeueOutputBuffer(100000); if (outputIndex >= 0) { char *decodedFrame = mppDecoder.getFrame(); screenShot(num, cameraId, index, decodedFrame); // 修改后的截图函数 } } } // ... [原有清理逻辑] } ``` --- ### **关键注意事项** 1. **数据格式匹配**： - 确认 `cv::VideoCapture` 能否直接读取编码数据包（可能需要配置 `cv::CAP_FFMPEG` 参数）。 - 若无法直接读取，需改用 FFmpeg API（如 `av_read_frame`）获取编码数据。 2. **MPP 配置**： - 在 `RKMpp::initCodec` 中设置正确的编解码类型（如 `h264`/`hevc`）。 - 根据解码器输出格式调整 `screenShot` 的数据解析逻辑（如 NV12/YUV420）。 3. **性能优化**： - 使用双缓冲或零拷贝机制减少内存复制。 - 通过日志监控 `dequeueInputBuffer`/`dequeueOutputBuffer` 的阻塞时间。 4. **错误处理**： - 在重连时重新初始化 MPP 解码器（避免残留状态）。 - 检查 `getFrame()` 返回的数据有效性。 --- ### **扩展建议** 若需进一步优化，可： - 用 **FFmpeg 直接读取流**（代替 `cv::VideoCapture`），通过 `avcodec_send_packet` 和 `avcodec_receive_frame` 与 MPP 交互。 - 实现 **硬件加速内存共享**（如 DRM/DMA-BUF），避免 CPU 拷贝数据。