基于 GPUImage2 图像合成视频的探索

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如果还有不知道「GPUImage」的请自觉面壁。
它被用 Swift 改写后，就变成了「GPUImage2」。

引言

最近业余时间在开发一款视频相关的 App，原本打算基于自己开源的计算机视觉库「EMCVLib」做，功能上基于OpenCV已做好了封装，但现在已经全部撤掉了。原因有两点：

• OpenCV 的 bug 非常多。笔者通过修改源码已经解决了一些问题了，但仍然没法爬出这个坑。
• C++ 层异常无法捕获。OpenCV 拥有丰富的函数，但在输入不合法时，会直接崩溃，这是无法容忍的。

再之，笔者用 Swift 开发，使用 OpenCV 也十分不方便，最终不得不找其他方法，最终找到了GPUImage2。

原理

先来简单介绍一下GPUImage2的工作流程，来一段伪代码：

var input: SomeInputvar filter: SomeFiltervar output: SomeOutputinput --> filter --> output

它通过重载了-->操作符，将输入、过滤器和输出串在一起。输入可以是图像、相机或视频。过滤器是可选的，可以是滤镜。输出可以是视图或者是视频文件等。这三者用-->符号串在一起，就是它的工作流程了。

任务

现在任务来了，有 100 张大小一致的图片，要将这些图片合成一个视频怎么办呢？

根据上面提到的工作流程，由于过滤器是可选的，这里并不需要过滤器，因此确定输入和输出的组件就可以了。

显而易见，这里的输入是PictureInput，输出是MovieOutput，然后直接pictureInput1 --> movieOutput就好了。所以很快就能写出像下面这样的代码：

func imageToMovie(imagePaths: [String], outputURL: URL, size: Size) {    let output = try! MovieOutput.init(URL: outputURL, size: size, liveVideo: true)    output.startRecording()    for path in imagePaths {        autoreleasepool(invoking: {            let img = UIImage.init(contentsOfFile: path)!            let input = PictureInput.init(image: img)            input --> output            input.processImage()            input.removeAllTargets()        }    }    output.finishRecording()}

是不是很简单呢？咦，为什么输出的文件大小是 0 kB 。等待，好像少了点什么。

17014_1.jpg

探索

100 张图片生成视频，好像忘记指定帧率了，这个要在哪里设置呢？完全没有地方可以设置啊。因此这里涉及到一个问题，视频是凭空产生的，每一帧的时间戳如何处理。

先来看一下接口吧，哇，GPUImage2真是简陋呢，MovieOutput的接口只有这么几个：

public class MovieOutput : ImageConsumer, AudioEncodingTarget {    public let sources: GPUImage.SourceContainer    public let maximumInputs: UInt    public init(URL: URL, size: GPUImage.Size, fileType: String = default, liveVideo: Bool = default, settings: [String : AnyObject]? = default) throws    public func startRecording()    public func finishRecording(_ completionCallback: (() -> Swift.Void)? = default)    public func newFramebufferAvailable(_ framebuffer: GPUImage.Framebuffer, fromSourceIndex: UInt)    public func activateAudioTrack()    public func processAudioBuffer(_ sampleBuffer: CMSampleBuffer)}

嗯，真的没有设置帧率的地方，找源码吧。最终在这个方法中找到了想要的东西：

public func newFramebufferAvailable(_ framebuffer:Framebuffer, fromSourceIndex:UInt) {    defer {        framebuffer.unlock()    }    guard isRecording else { return }    // Ignore still images and other non-video updates (do I still need this?)    guard let frameTime = framebuffer.timingStyle.timestamp?.asCMTime else { return }    // If two consecutive times with the same value are added to the movie, it aborts recording, so I bail on that case    guard (frameTime != previousFrameTime) else { return }    if (startTime == nil) {        if (assetWriter.status != .writing) {            assetWriter.startWriting()        }        assetWriter.startSession(atSourceTime: frameTime)        startTime = frameTime    }    ......}

为什么之前输出的文件是 0 kB 呢，因为在这里的守护代码中，由于时间戳是空，因此就直接返回了，所以根本没有输出任何内容。那么这个时间戳是哪里来的呢？继续追进去。

public enum FramebufferTimingStyle {    case stillImage    case videoFrame(timestamp:Timestamp)    func isTransient() -> Bool {        switch self {            case .stillImage: return false            case .videoFrame: return true        }    }    var timestamp:Timestamp? {        get {            switch self {                case .stillImage: return nil                case let .videoFrame(timestamp): return timestamp            }        }    }}

嗯，很好，一个枚举。由于是图片输入，因此这个枚举应该是stillImage选项，没有时间戳。如果想让代码正常工作，要在这里加上时间戳才行。

接着看，时间戳是在一个被传进来的FrameBuffer对象里的，这玩意又是哪来的？

看了两眼构造方法，跟 OpenGL 上下文有关，初步推测是对 OpenGL 中的 FrameBuffer 的一个封装。

17014_2.jpg

FrameBuffer 在 OpenGL 中的概念可以简单理解为一块画布，这东西是要占一大块显存的可不是谁都能有的。果不其然，在输入的PictureInput中找到了。

public class PictureInput: ImageSource {    public let targets = TargetContainer()    var imageFramebuffer:Framebuffer!    var hasProcessedImage:Bool = false    ......}

一个输入图片对应一个 FrameBuffer，说得过去。现在已经基本确定要改的属性了。至于这个属性不是 public 的，直接把源码改了。

那么现在已经找到要改的属性了，那么该怎么改呢？继续看源码，发现时间戳是个 struct：

public struct Timestamp : Comparable {    public init(value: Int64, timescale: Int32, flags: GPUImage.TimestampFlags, epoch: Int64)}

四个莫名其妙的参数，这怎么写？

17003_6.jpg

经过修改官方例子，把视频输入和视频输出接在一起，以观察时间戳结构最终得出了时间戳结构，下面是修改过的例子代码，可直接在 macOS 上运行：

import Cocoaimport GPUImage@NSApplicationMainclass AppDelegate: NSObject, NSApplicationDelegate {    @IBOutlet weak var window: NSWindow!    @IBOutlet weak var renderView: RenderView!    var movie:MovieInput!    var output: MovieOutput!    func applicationDidFinishLaunching(_ aNotification: Notification) {        let movieURL = URL(fileURLWithPath:"输入视频路径")!        do {            movie = try MovieInput(url:movieURL, playAtActualSpeed:true)            output = try MovieOutput.init(URL: URL.init(fileURLWithPath: "输出视频路径"), size: 视频长宽)            output.startRecording()            movie --> output            movie.runBenchmark = true            movie.start()        } catch {            print("Couldn't process movie with error: \(error)")        }    }}

至于最终的构造方法，有兴趣的读者可以自己跑一下代码输出时间戳看看，具体在这里就不给出了。在加入了时间戳后，由图片合成视频的函数已经可以正常工作了。

func imageToMovie(imagePaths: [String], outputURL: URL, size: Size) {    let output = try! MovieOutput.init(URL: outputURL, size: size, liveVideo: true)    output.startRecording()    for path in imagePaths {        autoreleasepool(invoking: {            let img = UIImage.init(contentsOfFile: path)!            let timestamp = Timestamp.init(...)            input.imageFramebuffer.timingStyle = FramebufferTimingStyle.videoFrame(timestamp: timestamp)            let input = PictureInput.init(image: img)            input --> output            input.processImage()            input.removeAllTargets()        }    }    output.finishRecording()}

结语

本文通过简单修改源码完成了将多张图片合成视频的功能，主要提供了一个寻找问题的思路。GPUImage 是款非常著名的图像处理库，希望自己能多多吸收这些优秀框架处理问题的方式。