当前位置: 首页 > news >正文

音视频开发15 FFmpeg FLV封装格式分析

FLV(Flash Video)简介

FLV(Flash Video)是Adobe公司推出的⼀种流媒体格式,由于其封装后的⾳视频⽂件体积⼩、封装简单等特点,⾮常适合于互联⽹上使⽤。⽬前主流的视频⽹站基本都⽀持FLV。采⽤ FLV格式封装的⽂件后缀为.flv。

FLV封装格式的组成

FLV封装格式是由⼀个 ⽂件头( file header ) ⽂件体( file Body ) 组成。
其中,FLV body由⼀ 对对的(Previous Tag Size字段 + tag)组成。
Previous Tag Size字段 排列在Tag之前,占⽤ 4个字节。
Previous Tag Size记录了前⾯⼀个Tag的⼤⼩,⽤于逆向读取处理。
由于 Previous Tag Size 记录的是前面一个Tag 的大小,因此FLV header 后的第⼀个Pervious Tag Size的值为0。
Tag⼀般可以分为3种类型
脚本(帧)数据类型
⾳频数据类型、
视频数据。
FLV数据以 ⼤端序 进⾏存储 ,在解析时需要注意。⼀个标准FLV⽂件结构如下图:

FLV 文件的分析工具

可以使用UltraEdit 分析。 将 flv 文件直接拖入到 UE 中。

使用 mediainfo 工具进行分析。

然后将flv 文件拖入 mediainfo工具中

FLV Header 解析

我们这里使用 believe.flv文件做为标准分析结果如下:

注:在下⾯的数据type中,UI表示⽆符号整形,后⾯跟的数字表示其⻓度是多少位。⽐如
UI8 ,表示⽆符号整形,⻓度⼀个字节。 UI24 是三个字节,UI [8*n] 表示多个字节。UB表示位
域, UB5 表示 ⼀个字节的5位 。可以参考c中的位域结构体。
FLV头占9个字节,⽤来标识⽂件为FLV类型,以及后续存储的⾳视频流。⼀个FLV⽂件,每种
类型的tag都属于⼀个流,也就是⼀个flv⽂件最多只有⼀个⾳频流,⼀个视频流,不存在多个
独⽴的⾳视频流在⼀个⽂件的情况。
00000 1 0 1

FLV Body 解析

FLV Header之后,就是FLV File Body。
FLV File Body是由⼀连串的   Previous Tag Size + Tag Header + Tag Data 构成。

Previous Tag Size

Previous Tag Size (前⼀个tag 的字节数据⻓度),占 4个字节 。注意是前一个tag的字节数据长度,因此FLV Header后面的第一个   Previous Tag Size的值是0,

Tag Header 

tag header⼀般占11个字节的内存空间。FLV tag结构如下:
注意:
1. flv⽂件中Timestamp和TimestampExtended拼出来的是dts 。也就是解码时间。
Timestamp和TimestampExtended拼出来dts单位为ms。 (如果不存在B帧,当然dts等于
pts)
2. CompositionTime 表示PTS相对于DTS的偏移值, 在每个视频tag的第14~16字节, 。
显示时间(pts) = 解码时间(tag的第5~8字节) + CompositionTime
CompositionTime的单位也是ms
如下是将 FLV Header 的9个字节,
第一个 previous tag size 
第一个tag header 解析

Tag Data

Tag Header 的类型有三种 script data,video,audio

script data

该类型Tag⼜被称为 MetaData Tag ,存放⼀些关于FLV视频和⾳频的元信息,⽐如: duration、width、 height 等。
通常该类型Tag会作为FLV⽂件的第⼀个tag,并且只有⼀个,跟在File Header后。该类型Tag
DaTa的结构如下所示
接前面的分析:

Tag Body 对于tag type = 18,对应16进制为0X12来说:表示的是Script Tag Data,script tag data 的数据结构会在后面的具体讲解,这里只是对于一个简单的描述。

从data size 中看到,tag data的大小是 0x0000 01 8C,十进制是396.

那么从下图开始位置到下下图截止为止,就都是这个data 的数据,我们要做的是分析这个数据

第一个AMF包分析。

第⼀个AMF包: 第1个字节表示AMF包类型,⼀般总是0x02,表示字符串。

第2-3个字节为UI16类型值,标识字符串的⻓度,⼀般总是0x000A(“onMetaData”⻓度)。

后⾯字节为具体的字符串,⼀般总为“onMetaData”(6F,6E,4D,65,74,61,44,61,74,61)。

第二个AMF包分析。

第⼆个AMF包: 第1个字节表示AMF包类型,⼀般总是0x08,表示数组。

第2-5个字节为UI32类型值,表示数组元素的个数。

后⾯即为各数组元素的封装,数组元素为元素名称和值组成的对。常⻅的数组元素如下表所示

第⼆个AMF包: 第1个字节表示AMF包类型,⼀般总是0x08,表示数组。

第2-5个字节为UI32类型值,表示数组元素的个数。

后⾯即为各数组元素的封装,数组元素为元素名称和值组成的对。常⻅的数组元素如下表所示

注:Lavf54.63.104即是 *L*ib*avf*ormat version 54.63.104. 即是ffmpeg对于库的版本

audio

⾳频Tag Data区域开始的:
第⼀个字节包含了⾳频数据的参数信息,
第⼆个字节开始为⾳频流数据
(这两个字节属于tag的data部分,不是header部分)
第⼀个字节为⾳频的信息(仔细看spec发现对于AAC⽽⾔,⽐较有⽤的字段是 SoundFormat ),格式如下:

If the SoundFormat indicates AAC, the SoundType should be set to 1 (stereo) and the SoundRate should be set to 3 (44 kHz).

However, this does not mean that AAC audio in FLV is always stereo, 44 kHz data.

Instead, the Flash Player ignores these values and extracts the channel and sample rate data is encoded in the AAC bitstream.

如果SoundFormat指示AAC,则SoundType应设置为1(立体声),SoundRate应设置为3(44 kHz)。
然而,这并不意味着FLV中的AAC音频总是立体声的,44kHz的数据。
相反,Flash Player会忽略这些值,并提取信道和采样率数据被编码在AAC比特流中。

AudioTagHeader如上图所示,占1个字节,包含audio的各种信息。其后就是audio tag的data部分。

这里有一个特例,如果音频格式(SoundFormat)是10 = AAC,AudioTagHeader中会多出1个字节的数据AACPacketType,这个字段来表示AACAUDIODATA的类型:0 = AAC sequence header,1 = AAC raw。

AAC sequence header也就是包含了AudioSpecificConfig,AudioSpecificConfig包含着一些更加详细音频的信息,AudioSpecificConfig的定义在ISO14496-3中1.6.2.1 AudioSpecificConfig。在FLV的文件中,一般情况下 AAC sequence header 这种包只出现1次,而且是第一个audio tag。

如果是AAC数据,如果他是AAC RAW, tag data[2] 开始才是真正的AAC frame data。这里说的tag data[2],是以下标0开始的,也就是第三个字节才是真正的 aac 数据,

AAC raw 这种包含的就是音频ES流了,也就是audio payload。

video

视频Tag Data开始的:
第⼀个字节 包含视频数据的参数信息,
第⼆个字节 开始为视频流数据。
如果是AVC,那么第2个字节是  AVCPacketType ,3,4,5个字节是Compositon,从第6个字节开始才是data。
更具体的说,第二个字节有可能不是视频的真正数据。
这里也有一个特例,如果视频的格式是AVC(H.264)的话, VideoTagHeader会多出4个字节的信息 AVCPacketType 和  CompositionTime
(1)CompositionTime 单位毫秒
CompositionTime 每个视频tag(整个tag)的第 14~16 字节(如果是tag data偏移[3]~[5],
[0],[1][2:AVCPackettype] )(表示PTS相对于DTS的偏移值 )。
CompositionTime 单位为ms : 显示时间 = 解码时间( tag的第5~8字节,位置索引[4]~[7]
+ CompositionTime
(2)AVCDecoderConfigurationRecord
AVC sequence header就是 AVCDecoderConfigurationRecord 结构,该结构在标准⽂
档“ ISO-14496-15 AVC file format
📎 ISOIEC 14496-15 Advanced Video Coding (AVC) file format.pdf 中有详细说明。
如果不是AVC,那么从第二个字节开始就是视频数据了。

相关文章:

音视频开发15 FFmpeg FLV封装格式分析

FLV(Flash Video)简介 FLV(Flash Video)是Adobe公司推出的⼀种流媒体格式,由于其封装后的⾳视频⽂件体积⼩、封装简单等特点,⾮常适合于互联⽹上使⽤。⽬前主流的视频⽹站基本都⽀持FLV。采⽤ FLV格式封装的⽂件后缀为.flv。 FLV封装格式的组成 FLV封装…...

Qt 的 d_ptr (d-pointer) 和 q_ptr (q-pointer)解析;Q_D和Q_Q指针

篇一: Qt之q指针(Q_Q)d指针(Q_D)源码剖析---源码面前了无秘密_qtq指针-CSDN博客 通常情况下,与一个类密切相关的数据会被作为数据成员直接定义在该类中。然而,在某些场合下,我们会…...

【机器学习】深度探索:从基础概念到深度学习关键技术的全面解析——梯度下降、激活函数、正则化与批量归一化

🔥 个人主页:空白诗 文章目录 一、机器学习的基本概念与原理二、深度学习与机器学习的关系2.1 概念层次的关系2.2 技术特点差异2.3 机器学习示例:线性回归(使用Python和scikit-learn库)2.4 深度学习示例:简…...

C++模板类与Java泛型类的实战应用及对比分析

C模板类和Java泛型类都是用于实现代码重用和类型安全性的重要工具,但它们在实现方式和应用上有一些明显的区别。下面,我将先分别介绍它们的实战应用,然后进行对比分析。 C模板类的实战应用 C模板类允许你定义一种通用的类,其中类…...

使用Qt对word文档进行读写

目录 开发环境原理使用的QT库搭建开发环境准备word模板测试用例结果Gitee地址 开发环境 vs2022 Qt 5.9.1 msvc2017_x64,在文章最后提供了源码。 原理 Qt对于word文档的操作都是在书签位置进行插入文本、图片或表格的操作。 使用的QT库 除了基本的gui、core、…...

docker容器内无法使用命令问题

更换国内源 /etc/apt/source.list 可以先apt-get install vim #进入容器 docker exec -it 容器ID /bin/bashmv /etc/apt/source.list /etc/apt/source.list.bd vim /etc/apt/source.list#此处我使用腾讯云的源 deb http://mirrors.cloud.tencent.com/debian/ buster main non…...

【深度学习】安全帽检测,目标检测,Faster RCNN训练

文章目录 资料环境尝试训练安全帽数据训练测试预测全部数据、代码、训练完的权重等资料见: 资料 依据这个进行训练: https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_object_detection/faster_rcnn ├── bac…...

IDEA2024创建maven项目

1、new->project 2、创建后展示 3、生成resources文件夹 4、测试--编写一个hello文件...

linux上VirtualBox使用

前言 最近想把唯一的windows系统装成linux, 但是确实存在一些特殊软件无法舍弃,所有装完linux需要用虚拟机装个windows 上来使用特定的一些软件(不想用wine了)。 还有对一些特定usb设备的透传,这样才能保证在虚拟机中…...

PID控制算法介绍及使用举例

PID 控制算法是一种常用的反馈控制算法,用于控制系统的稳定性和精度。PID 分别代表比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative),通过组合这三个部分来调节控制输出&#…...

因子区间[牛客周赛44]

思路分析: 我们可以发现125是因子个数的极限了,所以我们可以用二维数组来维护第几个数有几个因子,然后用前缀和算出来每个区间合法个数,通过一个排列和从num里面选2个 ,c num 2 来计算即可 #include<iostream> #include<cstring> #include<string> #include…...

代码随想录算法训练营第四十四天 | 01背包问题理论基础、01背包问题滚动数组、416. 分割等和子集

背包问题其实有很多种&#xff0c;01背包是最基础也是最经典的&#xff0c;软工计科学生一定要掌握的。 01背包问题 代码随想录 视频讲解&#xff1a;带你学透0-1背包问题&#xff01;| 关于背包问题&#xff0c;你不清楚的地方&#xff0c;这里都讲了&#xff01;| 动态规划经…...

【PingPong_注册安全分析报告】

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造成亏损无底洞 …...

车辆路径规划之Dubins曲线与RS曲线简述

描述 Dubins和RS曲线都是路径规划的经典算法&#xff0c;其中车辆运动学利用RS曲线居多&#xff0c;因此简单介绍Dubins并引出RS曲线。 花了点时间看了二者的论文&#xff0c;并阅读了一个开源的代码。 Dubins曲线 Dubins曲线是在满足曲率约束和规定的始端和末端的切线&#…...

PostgreSQL 和Oracle锁机制对比

PostgreSQL 和Oracle锁机制对比 PostgreSQL 和 Oracle 都是业界广泛使用的关系型数据库管理系统&#xff0c;它们在锁机制方面都有独到的设计来控制并发访问&#xff0c;确保数据的一致性和完整性。下面我们详细比较一下这两个数据库系统的锁机制。 1. 锁类型 PostgreSQL P…...

6月05日,每日信息差

第一、特斯拉在碳博会上展示了其全品类的可持续能源解决方案&#xff0c;包括首次在国内展出的超大型电化学商用储能系统 Megapack 和家庭储能系统 Powerwall。此外&#xff0c;特斯拉还展示了电动汽车三电系统的解构和电池回收技术产品 第二、2024 年第一季度&#xff0c;全球…...

MongoDB~俩大特点管道聚合和数据压缩(snappy)

场景 在MySQL中&#xff0c;通常会涉及多个表的一些操作&#xff0c;MongoDB也类似&#xff0c;有时需要将多个文档甚至是多个集合汇总到一起计算分析&#xff08;比如求和、取最大值&#xff09;并返回计算后的结果&#xff0c;这个过程被称为 聚合操作 。 根据官方文档介绍&…...

HTML+CSS+JS 动态登录表单

效果演示 实现了一个登录表单的背景动画效果,包括一个渐变背景、一个输入框和一个登录按钮。背景动画由多个不同大小和颜色的正方形组成,它们在页面上以不同的速度和方向移动。当用户成功登录后,标题会向上移动,表单会消失。 Code <!DOCTYPE html> <html lang=&q…...

统一返回响应

前言 我们为什么要设置统一返回响应 提高代码的可维护性&#xff1a;通过统一返回请求的格式&#xff0c;可以使代码更加清晰和易于维护&#xff0c;减少重复的代码&#xff0c;提高代码质量。 便于调试和测试&#xff1a;统一的返回格式使得在调试和测试时更为简单&#xff…...

大数据学习问题记录

问题记录 node1突然无法连接finalshell node1突然无法连接finalshell 今天我打开虚拟机和finalshell的时候&#xff0c;发现我的node1连接不上finalshell,但是node2、node3依旧可以链接&#xff0c;我在网上找了很多方法&#xff0c;但是是关于全部虚拟机连接不上finalshell&a…...

oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点

Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异&#xff0c;它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性&#xff0c;又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点&#xff1a; 数据结构差异 数据类型差异&#xff…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲&#xff1a; 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年&#xff0c;数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段&#xff0c;基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中&#xff0c;部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点&#xff0c;导致这些节点负载过高&#xff0c;影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的

修改bug思路&#xff1a; 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑&#xff1a;async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

C#中的CLR属性、依赖属性与附加属性

CLR属性的主要特征 封装性&#xff1a; 隐藏字段的实现细节 提供对字段的受控访问 访问控制&#xff1a; 可单独设置get/set访问器的可见性 可创建只读或只写属性 计算属性&#xff1a; 可以在getter中执行计算逻辑 不需要直接对应一个字段 验证逻辑&#xff1a; 可以…...

Qemu arm操作系统开发环境

使用qemu虚拟arm硬件比较合适。 步骤如下&#xff1a; 安装qemu apt install qemu-system安装aarch64-none-elf-gcc 需要手动下载&#xff0c;下载地址&#xff1a;https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu/13.2.rel1/binrel/arm-gnu-toolchain-13.2.rel1-x…...

Monorepo架构: Nx Cloud 扩展能力与缓存加速

借助 Nx Cloud 实现项目协同与加速构建 1 &#xff09; 缓存工作原理分析 在了解了本地缓存和远程缓存之后&#xff0c;我们来探究缓存是如何工作的。以计算文件的哈希串为例&#xff0c;若后续运行任务时文件哈希串未变&#xff0c;系统会直接使用对应的输出和制品文件。 2 …...

【iOS】 Block再学习

iOS Block再学习 文章目录 iOS Block再学习前言Block的三种类型__ NSGlobalBlock____ NSMallocBlock____ NSStackBlock__小结 Block底层分析Block的结构捕获自由变量捕获全局(静态)变量捕获静态变量__block修饰符forwarding指针 Block的copy时机block作为函数返回值将block赋给…...

2025年- H71-Lc179--39.组合总和(回溯,组合)--Java版

1.题目描述 2.思路 当前的元素可以重复使用。 &#xff08;1&#xff09;确定回溯算法函数的参数和返回值&#xff08;一般是void类型&#xff09; &#xff08;2&#xff09;因为是用递归实现的&#xff0c;所以我们要确定终止条件 &#xff08;3&#xff09;单层搜索逻辑 二…...