Обработка на VideoFrame Engine в WebCodecs: Оптимизация на обработката на кадри

WebCodecs API революционизира обработката на видео в мрежата, като позволява на разработчиците да имат директен достъп до видео и аудио кодеци на ниско ниво директно в браузъра. Тази възможност отваря вълнуващи възможности за редактиране на видео в реално време, стрийминг и усъвършенствани медийни приложения. Въпреки това, постигането на оптимална производителност с WebCodecs изисква задълбочено разбиране на неговата архитектура и внимателно внимание към техниките за оптимизация на обработката на кадри.

Разбиране на WebCodecs API и VideoFrame Object

Преди да се потопим в стратегиите за оптимизация, нека накратко да припомним основните компоненти на WebCodecs API, особено обекта VideoFrame.

• VideoDecoder: Декодира кодирани видео потоци във VideoFrame обекти.
• VideoEncoder: Кодира VideoFrame обекти в кодирани видео потоци.
• VideoFrame: Представлява единичен видео кадър, осигуряващ достъп до суровите пикселни данни. Тук се случва магията за обработката.

Обектът VideoFrame съдържа основна информация за кадъра, включително неговите размери, формат, времеви печат и пикселни данни. Ефективният достъп и манипулиране на тези пикселни данни е от решаващо значение за оптимална производителност.

Ключови стратегии за оптимизация

Оптимизирането на обработката на видео кадри с WebCodecs включва няколко ключови стратегии. Ще разгледаме всяка една подробно.

1. Минимизиране на копията на данни

Копията на данни са значителен проблем за производителността при обработката на видео. Всеки път, когато копирате пикселните данни, въвеждате допълнителни разходи. Следователно минимизирането на ненужните копия е от първостепенно значение.

Директен достъп с VideoFrame.copyTo()

Методът VideoFrame.copyTo() ви позволява ефективно да копирате данните на кадъра в BufferSource (напр. ArrayBuffer, TypedArray). Въпреки това, дори този метод включва копиране. Обмислете следните подходи за минимизиране на копирането:

• Обработка на място: Когато е възможно, извършвайте обработката си директно върху данните в дестинацията BufferSource. Избягвайте създаването на междинни копия.
• Създаване на изглед: Вместо да копирате целия буфер, създайте типови масивни изгледи (напр. Uint8Array, Float32Array), които сочат към определени области на базовия буфер. Това ви позволява да работите с данните, без да правите пълно копие.

Пример: Разгледайте прилагането на настройка на яркостта към VideoFrame.

            
async function adjustBrightness(frame, brightness) {
  const width = frame.codedWidth;
  const height = frame.codedHeight;
  const format = frame.format; // e.g., 'RGBA'
  const data = new Uint8Array(width * height * 4); // Assuming RGBA format
  frame.copyTo(data);

  for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
    data[i] = Math.min(255, data[i] + brightness);   // Red
    data[i + 1] = Math.min(255, data[i + 1] + brightness); // Green
    data[i + 2] = Math.min(255, data[i + 2] + brightness); // Blue
  }

  // Create a new VideoFrame from the modified data
  const newFrame = new VideoFrame(data, {
    codedWidth: width,
    codedHeight: height,
    format: format,
    timestamp: frame.timestamp,
  });

  frame.close(); // Release the original frame
  return newFrame;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Този пример, макар и функционален, включва пълно копиране на пикселните данни. За големи кадри това може да е бавно. Разгледайте използването на WebAssembly или обработка, базирана на GPU (обсъдено по-късно), за да избегнете потенциално това копиране.

2. Използване на WebAssembly за операции, критични за производителността

JavaScript, въпреки че е универсален, може да бъде бавен за изчислително интензивни задачи. WebAssembly (Wasm) предоставя почти родна производителност. Като пишете вашата логика за обработка на кадри на езици като C++ или Rust и я компилирате във Wasm, можете да постигнете значително ускорение.

Интегриране на Wasm с WebCodecs

Можете да предадете суровите пикселни данни от VideoFrame към Wasm модул за обработка и след това да създадете нов VideoFrame от обработените данни. Това ви позволява да разтоварите изчислително скъпи задачи във Wasm, като същевременно се възползвате от удобството на WebCodecs API.

Пример: Конволюцията на изображения (замъгляване, изостряне, откриване на ръбове) е основен кандидат за Wasm. Ето концептуален план:

1. Създайте Wasm модул, който извършва операцията на конволюция. Този модул ще приема указател към пикселните данни, ширина, височина и конволюционно ядро като входни данни.
2. В JavaScript получете пикселните данни от VideoFrame, използвайки copyTo().
3. Разпределете памет в линейната памет на Wasm модула, за да съхраните пикселните данни.
4. Копирайте пикселните данни от JavaScript в паметта на Wasm модула.
5. Извикайте Wasm функцията, за да извършите конволюцията.
6. Копирайте обработените пикселни данни от паметта на Wasm модула обратно в JavaScript.
7. Създайте нов VideoFrame от обработените данни.

Предупреждения: Взаимодействието с Wasm включва известни режийни разходи за разпределение на памет и пренос на данни. От съществено значение е да профилирате кода си, за да гарантирате, че печалбите от производителността от Wasm надвишават тези режийни разходи. Инструменти като Emscripten могат значително да опростят процеса на компилиране на C++ код във Wasm.

3. Използване на силата на SIMD (Единична инструкция, множество данни)

SIMD е вид паралелна обработка, която позволява една инструкция да работи върху множество точки от данни едновременно. Съвременните процесори имат SIMD инструкции, които могат значително да ускорят задачите, които включват повтарящи се операции върху масиви от данни, като обработка на изображения. WebAssembly поддържа SIMD чрез предложението Wasm SIMD.

SIMD за операции на ниво пиксели

SIMD е особено подходящ за операции на ниво пиксели, като преобразуване на цветове, филтриране и смесване. Като пренапишете логиката си за обработка на кадри, за да използвате SIMD инструкции, можете да постигнете значително подобрение на производителността.

Пример: Преобразуване на изображение от RGB в сива скала.

Наивна JavaScript имплементация може да итерира през всеки пиксел и да изчисли стойността в сива скала, използвайки формула като gray = 0.299 * red + 0.587 * green + 0.114 * blue.

SIMD имплементацията би обработвала множество пиксели едновременно, значително намалявайки броя на необходимите инструкции. Библиотеки като SIMD.js (въпреки че не се поддържат универсално и до голяма степен са заместени от Wasm SIMD) предоставят абстракции за работа със SIMD инструкции в JavaScript или можете директно да използвате Wasm SIMD вътрешни функции. Въпреки това, директното използване на Wasm SIMD вътрешни функции обикновено включва писане на логиката за обработка на език като C++ или Rust и компилирането му във Wasm.

4. Използване на GPU за паралелна обработка

Графичният процесор (GPU) е високо паралелен процесор, който е оптимизиран за графика и обработка на изображения. Прехвърлянето на задачи за обработка на кадри към GPU може да доведе до значителни печалби в производителността, особено за сложни операции.

WebGPU и интеграция с VideoFrame

WebGPU е модерен графичен API, който осигурява достъп до GPU от уеб браузъри. Въпреки че директната интеграция с VideoFrame обектите на WebCodecs все още се развива, възможно е да прехвърлите пикселните данни от VideoFrame към WebGPU текстура и да извършите обработка, използвайки шейдъри.

Концептуален работен процес:

1. Създайте WebGPU текстура със същите размери и формат като VideoFrame.
2. Копирайте пикселните данни от VideoFrame към текстурата на WebGPU. Това обикновено включва използването на команда за копиране.
3. Напишете WebGPU шейдърна програма, за да извършите желаните операции за обработка на кадри.
4. Изпълнете шейдърната програма на GPU, използвайки текстурата като вход.
5. Прочетете обработените данни от изходната текстура.
6. Създайте нов VideoFrame от обработените данни.

Предимства:

• Масивен паралелизъм: GPU могат да обработват хиляди пиксели едновременно.
• Хардуерно ускорение: Много операции за обработка на изображения са хардуерно ускорени на GPU.

Недостатъци:

• Сложност: WebGPU е сравнително сложен API.
• Режия на пренос на данни: Прехвърлянето на данни между CPU и GPU може да бъде тясно място.

Canvas 2D API

Макар и не толкова мощен като WebGPU, Canvas 2D API може да се използва за по-прости задачи за обработка на кадри. Можете да начертаете VideoFrame върху Canvas и след това да получите достъп до пикселните данни, използвайки getImageData(). Този подход обаче често включва имплицитни копия на данни и може да не е най-производителният вариант за взискателни приложения.

5. Оптимизиране на управлението на паметта

Ефективното управление на паметта е от решаващо значение за предотвратяване на течове на памет и минимизиране на режийните разходи за събиране на отпадъци. Правилното освобождаване на VideoFrame обекти и други ресурси е от съществено значение за поддържане на гладка производителност.

Освобождаване на VideoFrame обекти

VideoFrame обектите консумират памет. Когато приключите с VideoFrame, важно е да освободите неговите ресурси, като извикате метода close().

Пример:

            
// Process the frame
const processedFrame = await processFrame(frame);

// Release the original frame
frame.close();

// Use the processed frame
// ...

// Release the processed frame when done
processedFrame.close();

            

              
                Copy
              
            
          

Ако не успеете да освободите VideoFrame обекти, това може да доведе до течове на памет и влошаване на производителността с течение на времето.

Събиране на обекти

За приложения, които многократно създават и унищожават VideoFrame обекти, обединяването на обекти може да бъде ценна техника за оптимизация. Вместо да създавате нови VideoFrame обекти от нулата всеки път, можете да поддържате група от предварително разпределени обекти и да ги използвате повторно. Това може да намали режийните разходи, свързани със създаването на обекти и събирането на отпадъци.

6. Избор на правилния видео формат и кодек

Изборът на видео формат и кодек може значително да повлияе на производителността. Някои кодеци са по-изчислително скъпи за декодиране и кодиране от други. Обмислете следните фактори:

• Сложност на кодека: По-простите кодеци (напр. VP8) обикновено изискват по-малко обработваща мощност от по-сложните кодеци (напр. AV1).
• Хардуерно ускорение: Някои кодеци са хардуерно ускорени на определени устройства, което може да доведе до значително подобрение на производителността.
• Съвместимост: Уверете се, че избраният кодек се поддържа широко от целевите браузъри и устройства.
• Хрома поддискретизация: Форматите с хрома поддискретизация (напр. YUV420) изискват по-малко памет и честотна лента от форматите без поддискретизация (напр. YUV444). Този компромис влияе върху качеството на изображението и често е значителен фактор при работа със сценарии с ограничена честотна лента.

7. Оптимизиране на параметрите на кодиране и декодиране

Процесите на кодиране и декодиране могат да бъдат настроени чрез коригиране на различни параметри. Обмислете следното:

• Резолюция: По-ниските резолюции изискват по-малко обработваща мощност. Обмислете намаляване на видеото преди обработката, ако високата резолюция не е от съществено значение.
• Кадрова честота: По-ниските кадрова честота намаляват броя на кадрите, които трябва да бъдат обработени на секунда.
• Скорост на предаване на данни: По-ниските скорости на предаване на данни водят до по-малки размери на файловете, но могат също да намалят качеството на изображението.
• Интервал на ключовия кадър: Регулирането на интервала на ключовия кадър може да повлияе както на производителността на кодиране, така и на възможностите за търсене.

Експериментирайте с различни настройки на параметрите, за да намерите оптималния баланс между производителност и качество за вашето конкретно приложение.

8. Асинхронни операции и работни нишки

Обработката на кадри може да бъде изчислително интензивна и да блокира основната нишка, което води до муден потребителски опит. За да избегнете това, извършвайте операциите за обработка на кадри асинхронно, използвайки async/await или Web Workers.

Web Workers за фонова обработка

Web Workers ви позволяват да стартирате JavaScript код в отделна нишка, предотвратявайки блокирането на основната нишка. Можете да разтоварите задачите за обработка на кадри на Web Worker и да комуникирате резултатите обратно към основната нишка, използвайки предаване на съобщения.

Пример:

1. Създайте Web Worker скрипт, който извършва обработката на кадри.
2. В основната нишка създайте нов Web Worker екземпляр.
3. Предайте VideoFrame данните на Web Worker, използвайки postMessage().
4. В Web Worker обработете данните за кадъра и публикувайте резултатите обратно в основната нишка.
5. В основната нишка обработете резултатите и актуализирайте потребителския интерфейс.

Съображения: Прехвърлянето на данни между основната нишка и Web Workers може да въведе режийни разходи. Използването на прехвърляеми обекти (напр. ArrayBuffer) може да сведе до минимум тези режийни разходи, като избягва копията на данни. Преносимите обекти „прехвърлят“ собствеността върху основните данни, така че оригиналният контекст вече няма достъп до тях.

9. Профилиране и мониторинг на производителността

Профилирането на вашия код е от съществено значение за идентифициране на тесни места в производителността и измерване на ефективността на вашите усилия за оптимизация. Използвайте инструменти за разработчици на браузъри (напр. Chrome DevTools, Firefox Developer Tools), за да профилирате вашия JavaScript код и WebAssembly модули. Обърнете внимание на:

• Използване на процесора: Идентифицирайте функции, които консумират значително количество време на процесора.
• Разпределение на паметта: Проследявайте моделите на разпределение и освобождаване на памет, за да идентифицирате потенциални течове на памет.
• Време за рендиране на кадъра: Измерете времето, необходимо за обработка и рендиране на всеки кадър.

Редовно наблюдавайте производителността на вашето приложение и повтаряйте стратегиите си за оптимизация въз основа на резултатите от профилирането.

Реални примери и случаи на употреба

WebCodecs API и техниките за оптимизация на обработката на кадри са приложими за широк спектър от случаи на употреба:

• Редактиране на видео в реално време: Прилагане на филтри, ефекти и преходи към видео потоци в реално време.
• Видеоконференции: Оптимизиране на видео кодирането и декодирането за комуникация с ниска латентност.
• Добавена реалност (AR) и виртуална реалност (VR): Обработка на видео кадри за проследяване, разпознаване и рендиране.
• Поточно предаване на живо: Кодиране и стрийминг на видео съдържание към глобална аудитория. Оптимизациите могат драстично да подобрят мащабируемостта на такива системи.
• Машинно обучение: Предварителна обработка на видео кадри за модели за машинно обучение (напр. откриване на обекти, разпознаване на лица).
• Прекодиране на медии: Преобразуване на видео файлове от един формат в друг.

Пример: Глобална платформа за видеоконференции

Представете си платформа за видеоконференции, използвана от екипи, разпръснати по целия свят. Потребителите в региони с ограничена честотна лента може да изпитат лошо качество на видеото или изоставане. Чрез оптимизиране на процесите на кодиране и декодиране на видео, използвайки WebCodecs и техниките, описани по-горе, платформата може динамично да коригира параметрите на видеото (резолюция, кадрова честота, скорост на предаване на данни) въз основа на условията на мрежата. Това гарантира плавно и надеждно видеоконферентно изживяване за всички потребители, независимо от тяхното местоположение или мрежова връзка.

Заключение

WebCodecs API предоставя мощни възможности за обработка на видео в мрежата. Като разбирате основната архитектура и прилагате стратегиите за оптимизация, обсъдени в това ръководство, можете да отключите пълния му потенциал и да създадете високопроизводителни медийни приложения в реално време. Не забравяйте да профилирате кода си, да експериментирате с различни техники и непрекъснато да повтаряте, за да постигнете оптимални резултати. Бъдещето на видеото в мрежата е тук и е задвижвано от WebCodecs.

Допълнително обучение

• MDN WebCodecs API Документация
• Преглед на Web.dev WebCodecs
• Vimeo Blog: Нови JavaScript API за видео с ниска латентност с WebCodecs