1. 項(xiàng)目背景
視頻傳輸: 在一臺(tái)電腦上播放視頻(捕捉攝像頭畫面),同局域網(wǎng)內(nèi)另一臺(tái)電腦上實(shí)時(shí)播放,盡量不卡頓。
先放最后的照片,和用gif展示一下視頻效果。
傳輸視頻可以采取圖片或者流的形式,本文采取傳輸圖片的形式,在1s之內(nèi)顯示多張圖片從而形成連續(xù)的視頻畫面。
經(jīng)費(fèi)有限,所有實(shí)驗(yàn)均基于筆記本電腦。
使用的視頻源是本機(jī)攝像頭,以及進(jìn)擊的巨人720p資源。
2. 解決方案
1. 使用Python的Socket,使用opencv捕捉攝像頭/視頻的畫面。
2. 原始的圖片很大(720p的大小是1920*1080*3),整圖就算壓縮成jpg格式其大小也非常大。而UDP最大只能傳輸65535字節(jié)大小的數(shù)據(jù)區(qū),故對(duì)圖片進(jìn)行分塊,分塊過后的數(shù)據(jù)壓縮成jpg格式,并對(duì)圖片分塊數(shù)據(jù)進(jìn)行編號(hào)。
3. 實(shí)驗(yàn)檢測(cè)表明,本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境發(fā)送端不需要使用發(fā)送隊(duì)列,基本上新生成的幀很快就能被socket傳輸?shù)簟?/p>
4. 接收端使用多線程接收,每個(gè)線程是一個(gè)socket,接收過后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)片池。
5. 接收端另開一個(gè)線程,用于反復(fù)從數(shù)據(jù)片池 讀取數(shù)據(jù)片,根據(jù)數(shù)據(jù)片的編號(hào)更新幕布,這里幕布是專門用于圖像顯示的一個(gè)數(shù)組,其維度是720p(1920*1080*3)。更新過后的結(jié)果暫存于圖片池
6. 主線程反復(fù)從圖片池讀取圖片,并顯示。
3. 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
3.1 TCP/UDP的選擇
為了實(shí)現(xiàn)低延遲,毫無疑問選取無連接的UDP傳輸。
3.2 圖片分片算法
這里其實(shí)也談不上什么算法,就是將圖片水平分割。這種做法的好處在于,分割后圖片的編號(hào)可以和區(qū)域一一對(duì)應(yīng)。本文沒有探索更為復(fù)雜的圖片分片算法。
經(jīng)過處理,圖片變?yōu)橐粋€(gè)個(gè)分片,如下:
對(duì)上述圖片進(jìn)行編號(hào),很顯然可以編號(hào)0,1,2,3,對(duì)于任意分塊(例如2)在圖像數(shù)組中對(duì)應(yīng)的區(qū)域是frame[2*piece_size:(2+1)*piece_size],其中piece_size表示一片數(shù)據(jù)的大小。
這種對(duì)應(yīng)關(guān)系方便解壓后的圖像還原操作。
3.3 JPG壓縮
這其實(shí)是個(gè)很小的技術(shù)點(diǎn),因?yàn)槭褂玫膲嚎s算法都是現(xiàn)成的。但是值得一提的是,JPG的壓縮率是真的高,在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)了10-20倍的壓縮率。
使用了多線程壓縮,壓縮完過后,更新對(duì)應(yīng)的桶,這里的桶實(shí)際上就是數(shù)據(jù)片。
由主線程Main Thread反復(fù)從桶里取數(shù)據(jù)片(t1),每取1片發(fā)送一次,然后再取下一片(t2),直到所有桶都被取了一次(例子中有10片)。
至此,一張圖片的分片數(shù)據(jù)被全部取完,于是開始統(tǒng)計(jì)一些FPS相關(guān)信息。
3.4 接收隊(duì)列
接收端開了10個(gè)線程用于異步socket接收數(shù)據(jù)片。
為了保證接收端產(chǎn)生絲滑的視頻效果,使用接收隊(duì)列是個(gè)不錯(cuò)的選擇。本文使用了2個(gè)隊(duì)列的設(shè)計(jì)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收的二級(jí)緩沖。示意圖如下:
這樣一來,視頻效果明顯絲滑了很多。
4. 遇到的坑及解決辦法
4.1. Windows防火墻
巨坑,最好都關(guān)了。
4.2. 路由器網(wǎng)絡(luò)頻段
同一臺(tái)路由器的5G和2.4G頻段有時(shí)候不能互相ping通,要確保兩個(gè)電腦連接在同一頻段上。
4.3. Wifi配置
如果上述設(shè)置都對(duì)了,但是還是ping不通。將wifi連接設(shè)置成專用網(wǎng)絡(luò),也許就能解決問題。
4.4. 硬件瓶頸
個(gè)人PC的性能是較大瓶頸,尤其是單機(jī)測(cè)驗(yàn)的時(shí)候(本地兩個(gè)終端,一個(gè)發(fā)送、一個(gè)接收),CPU使用率分分鐘到100%。聽某個(gè)技術(shù)大哥說要使用GPU壓縮。
用兩臺(tái)電腦,一臺(tái)接收一臺(tái)發(fā)送之后,效果要好很多。
4.5. OpenCV讀取攝像頭大坑
由于攝像頭驅(qū)動(dòng)的關(guān)系,在我的電腦上需要設(shè)置以下兩個(gè)變量,才能成功啟用外置的720p攝像頭。
os.environ["OPENCV_VIDEOIO_DEBUG"] = "1"
os.environ["OPENCV_VIDEOIO_PRIORITY_MSMF"] = "0"
即使如此,如果不做額外的設(shè)置,讀出來的圖片將是480p的(看起來很像是720p被壓縮過后的)。所以如果要傳輸真·720p,還需要設(shè)置讀出的圖像大小,如下:
self.stream = cv2.VideoCapture(1) # 讀取第一個(gè)外置攝像頭
self.stream.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) # float
self.stream.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) # float
4.6. Socket卡頓
不知道是不是我寫的有問題,感覺多線程的socket會(huì)爭(zhēng)搶資源(發(fā)送和接收的線程間,對(duì)應(yīng)5.1節(jié)功能),造成接收端的畫面顯示將變得卡頓。
5. 尚未Bug Free的功能
5.1 使用TCP回傳幀率信息
為了計(jì)算網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,采取類似伽利略測(cè)光速的方法。從數(shù)據(jù)包打包之前,到對(duì)方收到數(shù)據(jù)包之后,再將這個(gè)數(shù)據(jù)回傳到發(fā)送方。
這樣就不存在兩臺(tái)機(jī)器時(shí)間差校準(zhǔn)的問題。
該算法的大致流程如下圖所示。
這種計(jì)算方式應(yīng)該是自己的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下比較準(zhǔn)確的方法了。
時(shí)延信息的反饋不需要特別快(比如200-500ms發(fā)送一次),所以使用TCP技術(shù)
其實(shí)TCP和UDP在使用Python編程的時(shí)候代碼差距可以說極小…
但是?。?!
自己目前在實(shí)現(xiàn)信息回傳的時(shí)候,會(huì)莫名卡頓起來。
接收端建立回傳的socket之后,甚至還沒傳輸數(shù)據(jù),整個(gè)程序運(yùn)行起來就變得非??D,這個(gè)讓我比較苦惱,目前正在找bug.
5.2 擁塞控制 (流量控制)的算法
這部分的思想是流量控制,感謝評(píng)論區(qū)指正。
5.1節(jié)如果一并回傳接收端隊(duì)列狀態(tài)信息。如果接收端隊(duì)列太滿,說明來不及處理視頻幀了,從而對(duì)發(fā)送端的發(fā)送速度進(jìn)行控制,才是“擁塞控制”
這個(gè)本來是想著和5.1綜合起來用的,已經(jīng)寫好了,但是還沒能真正展現(xiàn)價(jià)值,設(shè)計(jì)是否合理也值得商榷。
控制的是發(fā)送端的發(fā)送頻率,從而實(shí)現(xiàn)接收端的流暢播放
思想和TCP的擁塞控制一樣慢增長(zhǎng),快下降。如果接收端的隊(duì)列一直處于較空的狀態(tài),則表明還有一定的性能剩余,此時(shí)可以緩慢加快發(fā)送的頻率;如果檢測(cè)到接收端隊(duì)列中數(shù)據(jù)較多,表明發(fā)送速度太快來不及顯示,這時(shí)候就大幅下降發(fā)送的頻率。
這個(gè)擁塞控制的算法基于幾個(gè)假設(shè):
1.網(wǎng)絡(luò)情況良好,丟包率比較低;
2接收端電腦的性能足夠高,來得及處理解包、顯示圖像。
如果5.1能夠正確實(shí)現(xiàn),則應(yīng)該根據(jù)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的大小來控制發(fā)送的頻率。
6. 總結(jié)
這個(gè)項(xiàng)目是一周的時(shí)間內(nèi)完成的,目前還有點(diǎn)bug。小組內(nèi)的成員分別在不同技術(shù)方向上進(jìn)行了探索,收獲都還挺大的。這篇博客就當(dāng)一個(gè)項(xiàng)目總結(jié)吧,寫的難免有紕漏之處。
github地址:https://github.com/820fans/UDP-Video-Transfer
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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