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BMF:高效视频处理的开源多媒体框架

作者:不会算法。
  • 2023-12-30
    陕西
  • 本文字数:2263 字

    阅读完需:约 7 分钟

什么是 BMF?

BMF(字节跳动多媒体框架)是字节跳动公司开发的跨平台、多语言、可定制的多媒体处理框架。经过 4 年多的测试和改进,BMF 已被量身定制,能够熟练地应对我们实际生产环境中的挑战。目前广泛应用于字节跳动的视频流、实时转码、云编辑和移动前/后期处理场景。该框架每天处理超过 20 亿个视频。


BMF 应用场景

火山引擎多媒体框架 BMF 已经实现全面开源并上线 GitHub,其中 BMF 框架层整体开源,提供 9 个开箱即用案例和 20+API 调用范例。BMF 有以下具体的应用场景:


1.视频转码: 使用 BMF 进行视频转码,将一个视频格式转换为另一个视频格式。例如,将 MP4 格式的视频转换为 AVI 格式的视频。


2.视频抽帧: 使用 BMF 从视频中抽取关键帧,用于视频编辑或生成缩略图。例如,从一段长视频中提取每一秒的一帧作为缩略图。


3.视频增强: 使用 BMF 对视频进行增强处理,如增加对比度、调整亮度和饱和度等。例如,将一段拍摄质量较差的视频进行增强,使其更加清晰和生动。


4.视频分析: 使用 BMF 对视频进行分析和处理,如人脸识别、物体检测和运动跟踪等。例如,在监控视频中识别出人脸并进行实时追踪。


5.视频插帧: 使用 BMF 对低帧率的视频进行插帧处理,提高其帧率和流畅度。例如,将一个 24fps 的视频插帧到 60fps。


6.视频会议: 用 BMF 构建视频会议系统,实现音视频的编解码、传输和同步等功能。例如,搭建一个在线视频会议平台,支持多人参与和实时互动。


7.VR 应用: 使用 BMF 开发虚拟现实(VR)应用,如 VR 视频播放器、VR 游戏等。例如,开发一个 VR 视频播放器,让用户可以在虚拟现实环境中观看沉浸式的视频内容。



以上是一些常见的案例或项目,使用 BMF 可以高效地实现这些功能,并满足多媒体处理的需求。

优化案例

1.视频转码优化:原始代码:


import osinput_video = 'input_video.mp4'output_video = 'output_video.avi'command = f'ffmpeg -i {input_video} {output_video}'os.system(command)
复制代码


优化后的代码:


import osimport subprocessinput_video = 'input_video.mp4'output_video = 'output_video.avi'command = ['ffmpeg', '-i', input_video, output_video]subprocess.call(command)
复制代码


优化说明:在原始代码中,使用 os.system() 函数执行命令行操作。这种方式会创建一个新的进程来执行命令,开销较大。通过使用 subprocess 模块的 call() 函数,可以在当前进程中执行命令,减少开销并提高性能。


2.视频增强优化: 原始代码:


import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')while cap.isOpened():    ret, frame = cap.read()    if not ret:    frame = np.array(frame)    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)    frame[:,:,2] = np.clip(frame[:,:,2]*1.5, 0, 255)  # 增加饱和度    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)    cv2.imshow('Enhanced Video', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()
复制代码


优化后的代码:


import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')while cap.isOpened():    ret, frame = cap.read()    if not ret:    frame = np.array(frame)    frame[:,:,2] = np.clip(frame[:,:,2]*1.5, 0, 255)  # 增加饱和度    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()
复制代码


优化说明:在原始代码中,每次读取一帧就进行一次颜色空间转换和图像增强操作。通过将颜色空间转换和图像增强操作移到循环外部,可以减少不必要的计算,提高性能。同时,去掉了显示增强后的视频的代码,以进一步减少处理时间。

使用 BMF 搭建应用

1 安装和配置 BMF: 首先,需要从官方网站下载并安装 BMF。然后,根据项目需求,还需要配置相关的环境变量和参数。


2.定义处理流程: 这一步骤通常涉及到选取适当的多媒体处理模块,如读取、解码、编码、增强等,并将这些模块按照实际需求的顺序组合起来,形成一条完整的处理链。


3 编写代码:在编写代码的过程中,可以使用 BMF 提供的接口和工具来操作多媒体数据。例如,我们可以使用 BMF 提供的 API 对视频进行去噪、锐化、色彩平衡、对比度增强等处理。


import cv2import numpy as npimport bmf
# 初始化 BMFbmf.init()
# 打开视频文件video_path = "input_video.mp4"cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# 创建输出视频文件output_path = "output_video.mp4"fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))))
while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: # 将图像转换为 BMF 的图像格式 bmf_frame = bmf.Image(frame)
# 对图像进行去噪处理 bmf_frame.denoise()
# 将图像转换回 OpenCV 的图像格式 denoised_frame = bmf_frame.to_numpy()
# 写入输出视频文件 out.write(denoised_frame)
# 释放资源cap.release()out.release()bmf.cleanup()
复制代码


首先导入了所需的库,然后初始化了 BMF。打开一个输入视频文件,并创建了一个输出视频文件。在循环中,它读取每一帧图像,将其转换为 BMF 的图像格式,然后对其进行去噪处理。最后,它将处理后的图像转换回 OpenCV 的图像格式,并将其写入输出视频文件。在循环结束后,释放了所有资源。


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