Android的视频相关的开发，大概一直是整个Android生态，以及Android API中，最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头，以及视频编码相关的API，Google一直对这方面的控制力非常差，导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异，而且从API的设计来看，一直以来优化也相当有限，甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一”
以微信为例，我们录制一个540p的mp4文件，对于Android来说，大体上是遵循这么一个流程：
大体上就是从摄像头输出的YUV帧经过预处理之后，送入编码器，获得编码好的h264视频流。
上面只是针对视频流的编码，另外还需要对音频流单独录制，最后再将视频流和音频流进行合成出最终视频。
这篇文章主要将会对视频流的编码中两个常见问题进行分析：
1. 视频编码器的选择（硬编 or 软编）？
2. 如何对摄像头输出的YUV帧进行快速预处理（镜像，缩放，旋转）？
视频编码器的选择
对于录制视频的需求，不少app都需要对每一帧数据进行单独处理，因此很少会直接用到MediaRecorder来直接录取视频，一般来说，会有这么两个选择
MediaCodec
FFMpeg+x264/openh264
我们来逐个解析一下
MediaCodec
MediaCodec是API 16之后Google推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件加速进行视频的编解码。调用的时候需要先初始化MediaCodec作为视频的编码器，然后只需要不停传入原始的YUV数据进入编码器就可以直接输出编码好的h264流，整个API设计模型来看，就是同时包含了输入端和输出端的两条队列：
因此，作为编码器，输入端队列存放的就是原始YUV数据，输出端队列输出的就是编码好的h264流，作为解码器则对应相反。在调用的时候，MediaCodec提供了同步和异步两种调用方式，但是异步使用Callback的方式是在API 21之后才加入的，以同步调用为例，一般来说调用方式大概是这样（摘自官方例子）：
简单解释一下，通过getInputBuffers获取输入队列，然后调用dequeueInputBuffer获取输入队列空闲数组下标，注意dequeueOutputBuffer会有几个特殊的返回值表示当前编解码状态的变化，然后再通过queueInputBuffer把原始YUV数据送入编码器，而在输出队列端同样通过getOutputBuffers和dequeueOutputBuffer获取输出的h264流，处理完输出数据之后，需要通过releaseOutputBuffer把输出buffer还给系统，重新放到输出队列中。
关于MediaCodec更复杂的使用例子，可以参照下CTS测试里面的使用方式：
EncodeDecodeTest.java:
https://android.googlesource.com/platform/cts/+/jb-mr2-release/tests/tests/media/src/android/media/cts/EncodeDecodeTest.java
从上面例子来看的确是非常原始的API，由于MediaCodec底层是直接调用了手机平台硬件的编解码能力，所以速度非常快，但是因为Google对整个Android硬件生态的掌控力非常弱，所以这个API有很多问题：
1. 颜色格式问题
MediaCodec在初始化的时候，在configure的时候，需要传入一个MediaFormat对象，当作为编码器使用的时候，我们一般需要在MediaFormat中指定视频的宽高，帧率，码率，I帧间隔等基本信息，除此之外，还有一个重要的信息就是，指定编码器接受的YUV帧的颜色格式。这个是因为由于YUV根据其采样比例，UV分量的排列顺序有很多种不同的颜色格式，而对于Android的摄像头在onPreviewFrame输出的YUV帧格式，如果没有配置任何参数的情况下，基本上都是NV21格式，但Google对MediaCodec的API在设计和规范的时候，显得很不厚道，过于贴近Android的HAL层了，导致了NV21格式并不是所有机器的MediaCodec都支持这种格式作为编码器的输入格式！
因此，在初始化MediaCodec的时候，我们需要通过codecInfo.getCapabilitiesForType来查询机器上的MediaCodec实现具体支持哪些YUV格式作为输入格式，一般来说，起码在4.4+的系统上，这两种格式在大部分机器都有支持：
两种格式分别是YUV420P和NV21，如果机器上只支持YUV420P格式的情况下，则需要先将摄像头输出的NV21格式先转换成YUV420P，才能送入编码器进行编码，否则最终出来的视频就会花屏，或者颜色出现错乱
这个算是一个不大不小的坑，基本上用上了MediaCodec进行视频编码都会遇上这个问题
2. 编码器支持特性相当有限
如果使用MediaCodec来编码H264视频流，对于H264格式来说，会有一些针对压缩率以及码率相关的视频质量设置，典型的诸如Profile(baseline, main, high)，Profile Level, Bitrate mode(CBR, CQ, VBR)，合理配置这些参数可以让我们在同等的码率下，获得更高的压缩率，从而提升视频的质量，Android也提供了对应的API进行设置，可以设置到MediaFormat中这些设置项:
但问题是，对于Profile，Level, Bitrate mode这些设置，在大部分手机上都是不支持的，即使是设置了最终也不会生效，例如设置了Profile为high，最后出来的视频依然还会是Baseline….
这个问题，在7.0以下的机器几乎是必现的，其中一个可能的原因是，Android在源码层级hardcode了profile的的设置：
Android直到7.0之后才取消了这段地方的Hardcode:
这个问题可以说间接导致了MediaCodec编码出来的视频质量偏低，同等码率下，难以获得跟软编码甚至iOS那样的视频质量。
3. 16位对齐要求
前面说到，MediaCodec这个API在设计的时候，过于贴近HAL层，这在很多Soc的实现上，是直接把传入MediaCodec的buffer，在不经过任何前置处理的情况下就直接送入了Soc中。而在编码h264视频流的时候，由于h264的编码块大小一般是16×16，于是乎在一开始设置视频的宽高的时候，如果设置了一个没有对齐16的大小，例如960×540，在某些cpu上，最终编码出来的视频就会直接花屏！
很明显这还是因为厂商在实现这个API的时候，对传入的数据缺少校验以及前置处理导致的，目前来看，华为，三星的Soc出现这个问题会比较频繁，其他厂商的一些早期Soc也有这种问题，一般来说解决方法还是在设置视频宽高的时候，统一设置成对齐16位之后的大小就好了。
FFMpeg+x264/openh264
除了使用MediaCodec进行编码之外，另外一种比较流行的方案就是使用ffmpeg+x264/openh264进行软编码，ffmpeg是用于一些视频帧的预处理。这里主要是使用x264/openh264作为视频的编码器。
1. x264基本上被认为是当今市面上最快的商用视频编码器，而且基本上所有h264的特性都支持，通过合理配置各种参数还是能够得到较好的压缩率和编码速度的，限于篇幅，这里不再阐述h264的参数配置，有兴趣可以看下这两篇文章对x264编码参数的调优：
https://www.nmm-hd.org/d/index.php?title=X264%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BB%8B%E7%BB%8D&variant=zh-cn
http://www.cnblogs.com/wainiwann/p/5647521.html
2. openh264(https://github.com/cisco/openh264)则是由思科开源的另外一个h264编码器，项目在2013年开源，对比起x264来说略显年轻，不过由于思科支付满了h264的年度专利费，所以对于外部用户来说，相当于可以直接免费使用了，另外，firefox直接内置了openh264，作为其在webRTC中的视频的编解码器使用。
但对比起x264，openh264在h264高级特性的支持比较差：
Profile只支持到baseline, level 5.2
多线程编码只支持slice based，不支持frame based的多线程编码
从编码效率上来看，openh264的速度也并不会比x264快，不过其最大的好处，还是能够直接免费使用吧。
软硬编对比
从上面的分析来看，硬编的好处主要在于速度快，而且系统自带不需要引入外部的库，但是特性支持有限，而且硬编的压缩率一般偏低，而对于软编码来说，虽然速度较慢，但是压缩率比较高，而且支持的H264特性也会比硬编码多很多，相对来说比较可控。就可用性而言，在4.4+的系统上，MediaCodec的可用性是能够基本保证的，但是不同等级的机器的编码器能力会有不少差别，建议可以根据机器的配置，选择不同的编码器配置。
YUV帧的预处理
根据最开始给出的流程，在送入编码器之前，我们需要先对摄像头输出的YUV帧进行一些前置处理
1.缩放
如果设置了camera的预览大小为1080p的情况下，在onPreviewFrame中输出的YUV帧直接就是1920×1080的大小，如果需要编码跟这个大小不一样的视频，我们就需要在录制的过程中，实时的对YUV帧进行缩放。
以微信为例，摄像头预览1080p的数据，需要编码960×540大小的视频。
最为常见的做法是使用ffmpeg这种的sws_scale函数进行直接缩放，效果/性能比较好的一般是选择SWS_FAST_BILINEAR算法：
在nexus 6p上，直接使用ffmpeg来进行缩放的时间基本上都需要40ms+，对于我们需要录制30fps的来说，每帧处理时间最多就30ms左右，如果光是缩放就消耗了如此多的时间，基本上录制出来的视频只能在15fps上下了。
很明显，直接使用ffmpeg进行缩放是在是太慢了，不得不说swsscale简直就是ffmpeg里面的渣渣，在对比了几种业界常用的算之后，我们最后考虑实现使用这种快速缩放的算法：
我们选择一种叫做的局部均值算法，前后两行四个临近点算出最终图片的四个像素点，对于源图片的每行像素，我们可以使用Neon直接实现，以缩放Y分量为例：
上面使用的Neon指令每次只能读取和存储8或者16位的数据，对于多出来的数据，只需要用同样的算法改成用C语言实现即可。
在使用上述的算法优化之后，进行每帧缩放，在Nexus 6p上，只需要不到5ms就能完成了，而对于缩放质量来说，ffmpeg的SWS_FAST_BILINEAR算法和上述算法缩放出来的图片进行对比，峰值信噪比（psnr）在大部分场景下大概在38-40左右，质量也足够好了。
2.旋转
在android机器上，由于摄像头安装角度不同，onPreviewFrame出来的YUV帧一般都是旋转了90或者270度，如果最终视频是要竖拍的，那一般来说需要把YUV帧进行旋转。
对于旋转的算法，如果是纯C实现的代码，一般来说是个O（n^2 ） 复杂度的算法，如果是旋转960×540的yuv帧数据，在nexus 6p上，每帧旋转也需要30ms+，这显然也是不能接受的。
在这里我们换个思路，能不能不对YUV帧进行旋转？
事实上在mp4文件格式的头部，我们可以指定一个旋转矩阵，具体来说是在moov.trak.tkhd box里面指定，视频播放器在播放视频的时候，会在读取这里矩阵信息，从而决定视频本身的旋转角度，位移，缩放等，具体可以参考下苹果的文档:
https://developer.apple.com/library/content/documentation/QuickTime/QTFF/QTFFChap4/qtff4.html#//apple_ref/doc/uid/TP40000939-CH206-18737
通过ffmpeg，我们可以很轻松的给合成之后的mp4文件打上这个旋转角度：
于是可以在录制的时候省下一大笔旋转的开销了，excited!
3.镜像
在使用前置摄像头拍摄的时候，如果不对YUV帧进行处理，那么直接拍出来的视频是会镜像翻转的，这里原理就跟照镜子一样，从前置摄像头方向拿出来的YUV帧刚好是反的，但有些时候拍出来的镜像视频可能不合我们的需求，因此这个时候我们就需要对YUV帧进行镜像翻转。
但由于摄像头安装角度一般是90或者270度，所以实际上原生的YUV帧是水平翻转过来的，因此做镜像翻转的时候，只需要刚好以中间为中轴，分别上下交换每行数据即可，注意Y跟UV要分开处理，这种算法用Neon实现相当简单：
同样，剩余的数据用纯C代码实现就好了， 在nexus6p上，这种镜像翻转一帧1080×1920 YUV数据大概只要不到5ms
在编码好h264视频流之后，最终处理就是把音频流跟视频流合流然后包装到mp4文件，这部分我们可以通过系统的MediaMuxer, mp4v2, 或者ffmpeg来实现，这部分比较简单，在这里就不再阐述了
References
雷霄骅(leixiaohua1020)的专栏
http://blog.csdn.net/leixiaohua1020
大名鼎鼎雷神的博客，里面有非常多关于音视频编码/ffmpeg相关的学习资料，入门必备。也祝愿他能够在天堂安息吧
Android MediaCodec stuff
http://bigflake.com/mediacodec/
包含了一些MediaCodec使用的示例代码，初次使用可以参考下这里
Coding for NEON
https://community.arm.com/processors/b/blog/posts/coding-for-neon—part-1-load-and-stores
一个系列教程，讲述了一些常用Neon指令使用方法。上面在介绍缩放的时候使用到了Neon，事实上大部分音视频处理过程都会使用到，以YUV帧处理为例，缩放，旋转，镜像翻转都可以使用neon来做优化
libyuv
https://chromium.googlesource.com/libyuv/libyuv/
Google开源的一个YUV处理库，上面只针对1080p->540p视频帧缩放的算法，而对于通用的压缩处理，可以直接使用这里的实现，对比起ffmpeg的速度快上不少
原 文：WeMobileDev
作 者：amritazhou
原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/256546.html