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WebRTC视频 01 - 视频采集整体架构

article 2025/1/16 16:06:59

一、前言：

我们从1对1通信说起，假如有一天，你和你情敌使用X信进行1v1通信，想象一下画面是不是一个大画面中有一个小画面？这在布局中就叫做PIP（picture in picture）；这个随手一点，看似在1s不到就完成的动作，里面却经过了很多复杂的操作，我们今天开始写一系列文章介绍下这俩帅哥的图片怎么显示的。

二、宏观流程：

在这里插入图片描述

  1. 首先开始呼叫的时候会对摄像头和显示屏幕进行初始化。
  2. 摄像头采集完数据之后会进行分发，一路给本地进行渲染（你自己就画出来了），另外一路送给编码器进行编码。
  3. 编码后的数据通过网络模块发送（这里面其实非常复杂，后续专题分析）。
  4. 接收端通过网络模块接收数据，并进行一些排序，去掉RTP头等操作，得到编码后的视频帧。
  5. 视频帧送给解码模块进行解码。
  6. 将解码后的数据进行渲染（你女票也画出来了）。

三、类图：

在这里插入图片描述

  • 里面最重要的就是VideoCaptureModule，这是一个抽象类，不同平台有自己的实现。
  • VideoTrack是负责将整个链路创建起来。并不负责处理具体数据，数据由VideoCaptureModule、VcmCapture、VideoBroadcaster处理。
  • VcmCapture是PeerConnectionClient这个demo实现的一个类，里面包含了vcm_，又实现了TestVideoCapture（里面有broadcaster），所以这个类是左手连接数据源vcm，右手连接broadcaster；
  • VcmCapture包含的成员（其实是父类包含）VideoBroadCaster，负责分发给本地渲染器和Encoder；
  • 上面就是核心类，接下来看其他类，也就是看看怎么使用上面的核心类的。
    • 采集视频流的时候，首先会创建CaptureTrackSource。这个类里面会有capture（也就是VcmCapture）；
    • 然后就是创建VideoTrack，里面有个成员变量video_source，就是上面创建的CaptureTrackSource的接口类指针，也就是说创建的收入接收了入参CaptureTrackSource，拥有了它；
    • 在PeerConnectionClient这个demo中，调用StartLocalRenderer的时候，就会调用VideoTrack（还记得吗，它是专门负责建立链路的）的AddOrUpdateSink，然后就会调用CaptureTrackSource的AddOrUpdateSink，接着调用VideoBroadCaster的AddOrUpdateSink。这个时候VideoBroadCaster就会将本地渲染器添加到自己的列表中，由于之前VideoCaptureModule****已经将采集模块启动起来了，因此，数据就源源不断的从VideoCaptureModule进入到VcmCapture，然后再进入VideoBroadCaster当中。
    • VideoBroadcaster收到数据，发现目标列表中有数据的时候，就会将数据转发给这些目标。也就是本地渲染器，这个时候本地就可以看到自己视频了；
    • 同样，在媒体协商进行到最后一步的时候，就会将编码器添加到VideoBroadCaster的目标列表当中，这样给本地渲染器分发数据的时候，同时也给编码器分发。

四、代码走读：

前面说了VideoTrack主要职责是建立数据链路，将数据源和数据消费者串起来，我们现在看看这条通道是怎么建立起来的。

我们先按照经验猜一下（其实我是看了代码的，假装猜一下）：

  1. 首先，创建VcmCapture，因为它持有数据源VideoCaptureModule和分发器VideoBroadcaster，就可以把数据生产者和消费者连起来，形成通路；
  2. 有了VcmCapture，先给它创建数据源source，由于数据源CaptureTrackSource需要通过VideoTrack管理，因此，我们创建CaptureTrackSource之后，需要再创建一个VideoTrack，再将CaptureTrackSource交给VideoTrack持有，具体步骤：
    • 将上面的CaptureTrackSource对象video_device作为参数传入，创建VideoTrack，这样VideoTrack就持有了CaptureTrackSource（看上面类图）；
  3. 至此，VcmCapture中就有了源，源产生的数据需要交给消费者，也就是VideoBroadcaster，然后VideoBroadcaster可以分发给本地渲染器和视频编码器；
  4. 三个重要对象创建好，就可以通过：VideoTrack -> CaptureTrackSource -> VcmCapture -> VideoBroadcaster 完成的链路搭建；

看代码：

代码入口：

// 代码路径：examples\peerconnection\client\conductor.cc
bool Conductor::InitializePeerConnection() {
  // 创建PeerConnection部分省略...
    
  // 添加track到PeerConnection中
  AddTracks();

  return peer_connection_ != nullptr;
}

AddTracks里面会：

  • 创建VcmCapture；
  • 创建数据生产者；
  • 创建数据消费者；
  • 并将生产者到消费者的链路建立起来；
  • 将VideoTrack这个管理者加入到PeerConnection当中；

已经删除非关键代码。

// 代码路径：examples\peerconnection\client\conductor.cc
void Conductor::AddTracks() {
  if (!peer_connection_->GetSenders().empty()) {
    return;  // Already added tracks.
  }
  
  // 1、构建一个数据源 CaptureTrackSource （里面会创建 VcmCapturer ）
  rtc::scoped_refptr<CapturerTrackSource> video_device = CapturerTrackSource::Create();
  if (video_device) {
    // 2、构建一个 VideoTrack , 返回其代理类
    rtc::scoped_refptr<webrtc::VideoTrackInterface> video_track_(
        peer_connection_factory_->CreateVideoTrack(kVideoLabel, video_device));
    // 3、开始本地渲染
    main_wnd_->StartLocalRenderer(video_track_);
    // 4、将VideoTrack添加到PeerConnection当中管理
    result_or_error = peer_connection_->AddTrack(video_track_, {kStreamId});
    if (!result_or_error.ok()) {
      RTC_LOG(LS_ERROR) << "Failed to add video track to PeerConnection: "
                        << result_or_error.error().message();
    }
  }

  main_wnd_->SwitchToStreamingUI();
}

分开看下上面几个关键步骤：

1）创建CapturerTrackSource：

// 代码路径：examples\peerconnection\client\conductor.cc
  static rtc::scoped_refptr<CapturerTrackSource> Create() {
    const size_t kWidth = 640;
    const size_t kHeight = 480;
    const size_t kFps = 30;
    std::unique_ptr<webrtc::test::VcmCapturer> capturer;
    // 创建一个DeviceInfo对象，里面包含视频采集设备的属性信息
    std::unique_ptr<webrtc::VideoCaptureModule::DeviceInfo> info(
        webrtc::VideoCaptureFactory::CreateDeviceInfo());
    if (!info) {
      return nullptr;
    }
    // 获取采集设备数量（因为有些设备有多个摄像头），并遍历每个采集设备
    int num_devices = info->NumberOfDevices();
    for (int i = 0; i < num_devices; ++i) {
      // 为每个采集设备创建VcmCapture，里面会实例化vcm对象 VideoCaptureImpl
      capturer = absl::WrapUnique(webrtc::test::VcmCapturer::Create(kWidth, kHeight, kFps, i));
      if (capturer) {
        // 以VcmCapture为入参，创建CapturerTrackSource对象，并返回
        return new rtc::RefCountedObject<CapturerTrackSource>(std::move(capturer));
      }
    }

    return nullptr;
  }

上面就是创建了一个CapturerTrackSource对象，为什么我说是一个呢？因为，即使你有多个摄像头，找到第一个可用的，并创建了CapturerTrackSource就返回了。并且，在创建CapturerTrackSource对象的时候传入了一个VcmCapture对象，并持有了。这个VcmCapture里面又会创建具体的数据源采集类对象，即VideoCaptureImpl类型的capturer，由于人脑栈有限，先不深究capturer如何创建的，继续回头看主干，也就是Conductor::AddTracks()函数。

至此，拉皮条的VcmCapture有了，CapturerTrackSource有了，数据源VideoCaptureImpl有了，记住我们的目标是创建链路，那么还需要创建管理者VideoTrack，以及数据分发器VideoBroadcaster。

2）创建VideoTrack：

下面代码就不是examples，了是webrtc内核代码了。

// 代码路径：pc\peer_connection_factory.cc
rtc::scoped_refptr<VideoTrackInterface> PeerConnectionFactory::CreateVideoTrack(
    const std::string& id,
    VideoTrackSourceInterface* source) {
  RTC_DCHECK(signaling_thread()->IsCurrent());
  // 构建一个VideoTrack对象
  rtc::scoped_refptr<VideoTrackInterface> track(VideoTrack::Create(id, source, worker_thread()));
  return VideoTrackProxy::Create(signaling_thread(), worker_thread(), track);
}

注意是工作线程，一定要记住自己在哪个线程执行。还有，返回的是一个VideoTrack的代理类。

// 代码路径：pc\video_track.cc
rtc::scoped_refptr<VideoTrack> VideoTrack::Create(
    const std::string& id,
    VideoTrackSourceInterface* source,
    rtc::Thread* worker_thread) {
  // 创建了一个带有引用计数的VideoTrack对象，并返回了指针
  rtc::RefCountedObject<VideoTrack>* track =
      new rtc::RefCountedObject<VideoTrack>(id, source, worker_thread);
  return track;
}

不理解这个智能指针的，可以去看看我的另外一篇博客：https://blog.csdn.net/Ziwubiancheng/article/details/142985264?spm=1001.2014.3001.5501

3）创建链路：

至此，我们创建好了VcmCapture，并且创建好了具体数的数据采集类VideoCaptureImpl，具体的数据分发器VideoBroadcaster，以及其管理者VideoTrack。那么，管理者VideoTrack什么时候（when），在哪儿（where），通过何种方式（how），创建了什么样（what）的数据链路呢？我们详细分析下：

首先，有两条链路，想想之前哪个视频PIP画面，因此，需要一条本地渲染链路，以及一条远端渲染链路。

a）本地渲染链路：

入口就在：Conductor::AddTracks()的main_wnd_->StartLocalRenderer(video_track_);

// 代码路径：examples\peerconnection\client\main_wnd.cc
//  开始本地渲染
void MainWnd::StartLocalRenderer(webrtc::VideoTrackInterface* local_video) {
  // VideoRenderer 构造函数里面会调用 AddOrUpdateSink，一路调用到 VideoBroadcaster 当中
  // 这个 local_video 是一个 VideoTrack 对象
  local_renderer_.reset(new VideoRenderer(handle(), 1, 1, local_video));
}

看看VideoRenderer构造函数：

// 代码路径：examples\peerconnection\client\main_wnd.cc
MainWnd::VideoRenderer::VideoRenderer(
    HWND wnd,
    int width,
    int height,
    webrtc::VideoTrackInterface* track_to_render)
    : wnd_(wnd), rendered_track_(track_to_render) {
  ::InitializeCriticalSection(&buffer_lock_);
  ZeroMemory(&bmi_, sizeof(bmi_));
  bmi_.bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);
  bmi_.bmiHeader.biPlanes = 1;
  bmi_.bmiHeader.biBitCount = 32;
  bmi_.bmiHeader.biCompression = BI_RGB;
  bmi_.bmiHeader.biWidth = width;
  bmi_.bmiHeader.biHeight = -height;
  bmi_.bmiHeader.biSizeImage =
      width * height * (bmi_.bmiHeader.biBitCount >> 3);
  // 这是一个 VideoTrack 对象，会将this(渲染器)添加到 VideoTrack 当中
  rendered_track_->AddOrUpdateSink(this, rtc::VideoSinkWants());
}

再进去看看这个AddOrUpdateSink方法（注意看上面的VideoRenderer对于VideoTrack来说就是个sink）

// 代码路径：pc\video_track.cc
// AddOrUpdateSink and RemoveSink should be called on the worker
// thread.
void VideoTrack::AddOrUpdateSink(rtc::VideoSinkInterface<VideoFrame>* sink,
                                 const rtc::VideoSinkWants& wants) {
  RTC_DCHECK(worker_thread_->IsCurrent());
  VideoSourceBase::AddOrUpdateSink(sink, wants);
  rtc::VideoSinkWants modified_wants = wants;
  modified_wants.black_frames = !enabled();
  // video_source_ 是 CapturerTrackSource
  video_source_->AddOrUpdateSink(sink, modified_wants);
}

CaptureTrackSource是VideoTrackSource的子类，因此，会去调用VideoTrackSource：

// 代码路径：pc\video_track_source.cc
void VideoTrackSource::AddOrUpdateSink(
    rtc::VideoSinkInterface<VideoFrame>* sink,
    const rtc::VideoSinkWants& wants) {
  RTC_DCHECK(worker_thread_checker_.IsCurrent());
  // 直接调用 source里面的方法，这个source是 TestVideoCapturer
  source()->AddOrUpdateSink(sink, wants);
}

进去TestVideoCapturer看看：

void TestVideoCapturer::AddOrUpdateSink(
    rtc::VideoSinkInterface<VideoFrame>* sink,
    const rtc::VideoSinkWants& wants) {
  broadcaster_.AddOrUpdateSink(sink, wants);
  UpdateVideoAdapter();
}

TestVideoCapturer里面又调用了broadcaster的Add方法（记住我们设置渲染器的目标，就是最终设置给broadcaster）

看看VideoBroadcaster里面做了啥：

// 代码路径：media\base\video_broadcaster.cc
void VideoBroadcaster::AddOrUpdateSink(
    VideoSinkInterface<webrtc::VideoFrame>* sink,
    const VideoSinkWants& wants) {
  RTC_DCHECK(sink != nullptr);
  webrtc::MutexLock lock(&sinks_and_wants_lock_);
  if (!FindSinkPair(sink)) {
    // |Sink| is a new sink, which didn't receive previous frame.
    previous_frame_sent_to_all_sinks_ = false;
  }
  // 又调用了基类的方法
  VideoSourceBase::AddOrUpdateSink(sink, wants);
  UpdateWants();
}

进去看看其基类VideoSourceBase：

// 代码路径：media\base\video_source_base.cc
void VideoSourceBase::AddOrUpdateSink(
    VideoSinkInterface<webrtc::VideoFrame>* sink,
    const VideoSinkWants& wants) {
  RTC_DCHECK(sink != nullptr);

  SinkPair* sink_pair = FindSinkPair(sink);
  if (!sink_pair) {
    // 直接放到成员变量sinks里面了
    sinks_.push_back(SinkPair(sink, wants));
  } else {
    sink_pair->wants = wants;
  }
}

由于之前VideoCaptureModule已经将采集模块启动起来了，因此，数据就远远不断的从VideoCaptureModule进入到VcmCapture，然后，再进入VideoBroadCaster当中，broadcaster就会给sinks里面所有成员发一份数据。

至此，本地渲染链路就启动起来了。至于，拿到这些数据如何渲染到屏幕上，后续再分析。

b）远端发送链路：

上面创建了本地渲染链路，那么数据分发器VideoBroadCaster里面通常还会编码发送给远端。

  • 对于VideoStreamEncoder，在媒体协商之后，通过VideoTrack将VideoStreamEncoder添加到VideoBroadcaster当中。这样在VideoBroadcaster当中就有两个输出端。本地渲染器和Encoder；
  • 编码后的数据通过PacedSender传给网络传输模块；

由于大量媒体协商的内容在之前介绍过，我们就看下调用栈，关注我们视频相关内容即可。

调用栈：

AdaptedVideoTrackSource::AddOrUpdateSink
VideoSourceSinkController::SetSource
VideoStreamEncoder::SetSource
VideoSendStream::SetSource
WebRtcVideoChannel::WebRtcVideoSendStream::RecreateWebRtcStream
WebRtcVideoChannel::WebRtcVideoSendStream::SetCodec
WebRtcVideoChannel::WebRtcVideoSendStream::SetSendParameters
WebRtcVideoChannel::ApplyChangedParams
WebRtcVideoChannel::SetSendParameters(应用获取到的编码参数设置)
VideoChannel::SetRemoteContent_w
// 切换到工作线程
BaseChannel::SetRemoteContent
SdpOfferAnswerHandler::PushdownMediaDescription（根据SDP媒体部分的描述，更新内部对象）
SdpOfferAnswerHandler::UpdateSessionState（更新媒体协商状态机、媒体流、编解码器）
SdpOfferAnswerHandler::ApplyRemoteDescription
SdpOfferAnswerHandler::SetRemoteDescription
PeerConnection::SetRemoteDescription

AdaptedVideoTrackSource::AddOrUpdateSink当中：

// 代码路径：media\base\adapted_video_track_source.cc
void AdaptedVideoTrackSource::AddOrUpdateSink(
    rtc::VideoSinkInterface<webrtc::VideoFrame>* sink,
    const rtc::VideoSinkWants& wants) {
  // 添加到broadcaster当中了
  broadcaster_.AddOrUpdateSink(sink, wants);
  OnSinkWantsChanged(broadcaster_.wants());
}

至此，SetRemoteDescription的时候就将视频编码器添加进去视频分发器VideoBroadcaster了。

c）视频数据流动：

那么，视频数据究竟是如何进入到视频分发器VideoBroadcaster的呢？思路如下：

  1. 我们通过DirectShow采集到摄像头的视频数据之后，会通过Receive函数进入；
  2. 最终走到VcmCapture::OnFrame，再调用其父类TestVideoCapturer的OnFrame；
  3. 我们知道TestVideoCapture里面包含VideoBroadcaster，就可以通过它进行分发了；

具体调用栈如下：

TestVideoCapturer::OnFrame
VcmCapturer::OnFrame
VideoCaptureImpl::DeliverCapturedFrame
VideoCaptureImpl::IncomingFrame
CaptureSinkFilter::ProcessCapturedFrame
CaptureInputPin::Receive

看看具体函数：

// 代码路径：modules\video_capture\windows\sink_filter_ds.cc
/**
 * 接收采集到的视频数据时候，首先会进入到这儿
 * @param media_sample：就是采集到的数据
 */
STDMETHODIMP CaptureInputPin::Receive(IMediaSample* media_sample) {
  RTC_DCHECK_RUN_ON(&capture_checker_);
  // 通过Filter()获取到这个pin所属的filter，也就是sinkFilter
  CaptureSinkFilter* const filter = static_cast<CaptureSinkFilter*>(Filter());

  // 收到数据之后调用这个方法将数据从pin传给filter
  filter->ProcessCapturedFrame(sample_props.pbBuffer, sample_props.lActual,
                               resulting_capability_);

  return S_OK;
}


// 代码路径：modules\video_capture\video_capture_impl.cc
/**
 * 通过 SinkFilter 获取到数据之后，会调用此函数，
 * 这个函数会将采集到的数据统一转换为I420格式的数据（因为用户request的格式是I420）
 */
int32_t VideoCaptureImpl::IncomingFrame(uint8_t* videoFrame,
                                        size_t videoFrameLength,
                                        const VideoCaptureCapability& frameInfo,
                                        int64_t captureTime /*=0*/) {
 
  // 由于我们最终采集的数据肯定是YUV，下面计算一些YUV相关的参数
  int stride_y = width;
  int stride_uv = (width + 1) / 2;
  int target_width = width;
  int target_height = abs(height);

  // SetApplyRotation doesn't take any lock. Make a local copy here.
  // 采集到数据帧是否进行了旋转
  bool apply_rotation = apply_rotation_;
  // 如果进行了旋转，那么，还要旋转回来
  if (apply_rotation) {
    // Rotating resolution when for 90/270 degree rotations.
    if (_rotateFrame == kVideoRotation_90 ||
        _rotateFrame == kVideoRotation_270) {
      target_width = abs(height);
      target_height = width;
    }
  }

  // Setting absolute height (in case it was negative).
  // In Windows, the image starts bottom left, instead of top left.
  // Setting a negative source height, inverts the image (within LibYuv).

  // TODO(nisse): Use a pool?
  // 由于我们采集的数据不是I420，因此我们分配个I420的buffer，将数据转换为I420
  rtc::scoped_refptr<I420Buffer> buffer = I420Buffer::Create(
      target_width, target_height, stride_y, stride_uv, stride_uv);

  libyuv::RotationMode rotation_mode = libyuv::kRotate0;
  if (apply_rotation) {
    switch (_rotateFrame) {
      case kVideoRotation_0:
        rotation_mode = libyuv::kRotate0;
        break;
      case kVideoRotation_90:
        rotation_mode = libyuv::kRotate90;
        break;
      case kVideoRotation_180:
        rotation_mode = libyuv::kRotate180;
        break;
      case kVideoRotation_270:
        rotation_mode = libyuv::kRotate270;
        break;
    }
  }

  // 通过libyuv的方法将数据转换成I420
  const int conversionResult = libyuv::ConvertToI420(
      videoFrame, videoFrameLength, buffer.get()->MutableDataY(),
      buffer.get()->StrideY(), buffer.get()->MutableDataU(),
      buffer.get()->StrideU(), buffer.get()->MutableDataV(),
      buffer.get()->StrideV(), 0, 0,  // No Cropping
      width, height, target_width, target_height, rotation_mode,
      ConvertVideoType(frameInfo.videoType));
  if (conversionResult < 0) {
    RTC_LOG(LS_ERROR) << "Failed to convert capture frame from type "
                      << static_cast<int>(frameInfo.videoType) << "to I420.";
    return -1;
  }
  // 将转换后的数据重新封装成一个 VideoFrame 格式
  VideoFrame captureFrame =
      VideoFrame::Builder()
          .set_video_frame_buffer(buffer)
          .set_timestamp_rtp(0)
          .set_timestamp_ms(rtc::TimeMillis())
          .set_rotation(!apply_rotation ? _rotateFrame : kVideoRotation_0)
          .build();
  captureFrame.set_ntp_time_ms(captureTime);
  // 里面会调用 RegisterCaptureDataCallback 的onFrame，将数据传给onFrame函数
  DeliverCapturedFrame(captureFrame);

  return 0;
}

重点关注最后的DeliverCapturedFrame函数

// 代码路径：modules\video_capture\video_capture_impl.cc
/**
 * 里面会调用 RegisterCaptureDataCallback 的onFrame，将数据传给onFrame函数
 */
int32_t VideoCaptureImpl::DeliverCapturedFrame(VideoFrame& captureFrame) {
  UpdateFrameCount();  // frame count used for local frame rate callback.

  if (_dataCallBack) {
    _dataCallBack->OnFrame(captureFrame);
  }

  return 0;
}

然后就到了VcmCpaturer

// 接收采集到视频数据（格式已经转换成用户请求的了）
void VcmCapturer::OnFrame(const VideoFrame& frame) {
  TestVideoCapturer::OnFrame(frame);
}

到了熟悉的TestVideoCapturer

/**
 * 从 VcmCapturer::OnFrame 抛上来的
 */
void TestVideoCapturer::OnFrame(const VideoFrame& original_frame) {
  int cropped_width = 0;
  int cropped_height = 0;
  int out_width = 0;
  int out_height = 0;
  // 对原始视频帧进行处理（比如你加一些特效）
  VideoFrame frame = MaybePreprocess(original_frame);
  
  if (out_height != frame.height() || out_width != frame.width()) {
   // 缩放部分省略...

  } else {
    // 如果不需要缩放，那么直接交给 VideoBroadcaster 进行分发
    // No adaptations needed, just return the frame as is.
    broadcaster_.OnFrame(frame);
  }
}

这样，就通过broadcaster分发给其内部已经添加的sink了。

五、总结：

本章主要介绍了视频数据采集的关键类VcmCapture、VideoTrack、VideoBroadcaster，VideoCapture。并且交代了这几个类的主要职责，以及如何利用他们创建一条数据链路的。后续，对具体的引擎再做分析。


http://www.kler.cn/a/391432.html

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