WebCodecs VideoFrame'i töötlemise mootor: kaadri töötlemise optimeerimine

WebCodecs API muudab veebipõhist videopiltide töötlemist, võimaldades arendajatel otse brauseris pääseda ligi madala taseme video- ja helikodekitele. See võimalus avab põnevaid võimalusi reaalajas videote redigeerimiseks, voogedastuseks ja täiustatud meediarakenduste jaoks. Optimaalse jõudluse saavutamine WebCodecsiga nõuab aga selle arhitektuuri sügavat mõistmist ja hoolikat tähelepanu kaadri töötlemise optimeerimise tehnikatele.

WebCodecs API ja VideoFrame'i objekti mõistmine

Enne optimeerimisstrateegiatesse süvenemist korrame lühidalt WebCodecs API põhikomponente, eriti objekti VideoFrame.

• VideoDecoder: dekodeerib kodeeritud videovoogud VideoFrame'i objektideks.
• VideoEncoder: kodeerib VideoFrame'i objektid kodeeritud videovoogudeks.
• VideoFrame: esitab ühte videokaadrit, võimaldades juurdepääsu toorpikslite andmetele. Siin toimub töötlemise maagia.

Objekt VideoFrame sisaldab kaadri olulist teavet, sealhulgas selle mõõtmeid, vormingut, ajatempli ja piksliandmeid. Selle piksliandmetele tõhus juurdepääs ja nende manipuleerimine on optimaalse jõudluse jaoks ülioluline.

Põhilised optimeerimisstrateegiad

Videokaadri töötlemise optimeerimine WebCodeciga hõlmab mitmeid peamisi strateegiaid. Uurime igaühte üksikasjalikult.

1. Andmete kopeerimise minimeerimine

Andmete kopeerimine on videopiltide töötlemisel märkimisväärne kitsaskoht. Iga kord, kui piksliandmeid kopeerite, tekitate lisakoormuse. Seetõttu on tarbetute koopiate minimeerimine ülimalt oluline.

Otsene juurdepääs VideoFrame.copyTo() abil

Meetod VideoFrame.copyTo() võimaldab teil kaadri andmed tõhusalt kopeerida BufferSource'i (nt ArrayBuffer, TypedArray). Kuid isegi see meetod hõlmab koopiat. Kaalumiseks on järgmised lähenemisviisid, et kopeerimist minimeerida:

• Kohapealne töötlemine: võimaluse korral teostage oma töötlemine otse sihtkoha BufferSource'i andmetel. Vältige vahekoopiate loomist.
• Vaate loomine: selle asemel, et kogu puhver kopeerida, looge sisestatud massiivi vaated (nt Uint8Array, Float32Array), mis viitavad aluseks oleva puhvri konkreetsetele piirkondadele. See võimaldab teil andmetega töötada ilma täielikku koopiat tegemata.

Näide: kaaluge heleduse reguleerimist VideoFrame'ile.

            
async function adjustBrightness(frame, brightness) {
  const width = frame.codedWidth;
  const height = frame.codedHeight;
  const format = frame.format; // nt 'RGBA'
  const data = new Uint8Array(width * height * 4); // eeldades RGBA-vormingut
  frame.copyTo(data);

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

  // Looge uuesti VideoFrame muudetud andmetest
  const newFrame = new VideoFrame(data, {
    codedWidth: width,
    codedHeight: height,
    format: format,
    timestamp: frame.timestamp,
  });

  frame.close(); // Vabastage originaalkaader
  return newFrame;
}

            

              
                Copy
              
            
          

See näide, kuigi funktsionaalne, hõlmab piksliandmete täielikku koopiat. Suurte kaadrite puhul võib see olla aeglane. Uurige WebAssembly'i või GPU-põhist töötlemist (arutatud hiljem), et seda koopiat vältida.

2. WebAssembly'i kasutamine jõudluskriitiliste toimingute jaoks

JavaScript, kuigi mitmekülgne, võib arvutusmahukate ülesannete puhul olla aeglane. WebAssembly (Wasm) pakub peaaegu emakeelse jõudluse alternatiivi. Kirjutades oma kaadri töötlemise loogika sellistes keeltes nagu C++ või Rust ja kompileerides selle Wasm-iks, saate saavutada märkimisväärset kiirust.

Wasm-i integreerimine WebCodecsiga

Saate edastada toorpiksliandmed VideoFrame'ist Wasm-i moodulile töötlemiseks ja seejärel luua töödeldud andmetest uue VideoFrame'i. See võimaldab teil arvutusmahukad ülesanded Wasm-ile delegeerida, saades samal ajal kasu WebCodecs API mugavusest.

Näide: pildikõverus (hägusus, teravustamine, servade tuvastamine) on Wasm-i jaoks peamine kandidaat. Siin on kontseptuaalne ülevaade:

1. Looge Wasm-i moodul, mis teostab kõveruse operatsiooni. See moodul aktsepteeriks sisendina piksliandmete näitajat, laiust, kõrgust ja kõverus tuuma.
2. Hankige JavaScriptis piksliandmed VideoFrame'ist, kasutades copyTo().
3. Eraldage mälu Wasm-i mooduli lineaarses mälus piksliandmete hoidmiseks.
4. Kopeerige piksliandmed JavaScriptist Wasm-i mooduli mällu.
5. Kutsuge Wasm-i funktsiooni, et teostada kõverus.
6. Kopeerige töödeldud piksliandmed Wasm-i mooduli mälust tagasi JavaScripti.
7. Looge töödeldud andmetest uus VideoFrame.

Hoiatused: Wasm-iga suhtlemine hõlmab teatavat lisakoormust mälu eraldamise ja andmeedastuse jaoks. Oluline on profileerida oma koodi, et tagada Wasm-ist saadav jõudluse suurenemine, mis kaalub üles selle lisakoormuse. Tööriistad nagu Emscripten võivad C++-koodi Wasm-iks kompileerimise protsessi oluliselt lihtsustada.

3. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) jõu kasutamine

SIMD on paralleeltöötluse tüüp, mis võimaldab ühel juhisel tegutseda korraga mitmel andmepunktil. Kaasaegsetel protsessoritel on SIMD-juhised, mis võivad oluliselt kiirendada ülesandeid, mis hõlmavad andmemassiivide korduvaid toiminguid, nagu pilditöötlus. WebAssembly toetab SIMD-d Wasm SIMD ettepaneku kaudu.

SIMD pikslitaseme toimingute jaoks

SIMD sobib eriti hästi pikslitaseme toimingute jaoks, nagu värvimuundamised, filtreerimine ja segamine. Kirjutades oma kaadri töötlemise loogika ümber SIMD-juhiste kasutamiseks, saate saavutada olulisi jõudluse parandusi.

Näide: pildi teisendamine RGB-st halltoonidesse.

Rumal JavaScripti rakendus võib läbida iga piksli ja arvutada halltoonide väärtuse, kasutades valemit nagu gray = 0,299 * red + 0,587 * green + 0,114 * blue.

SIMD-i rakendus töötleks mitu pikslit samaaegselt, vähendades oluliselt vajalike juhiste arvu. Raamatukogud nagu SIMD.js (kuigi mitte universaalselt natiivselt toetatud ja suuresti asendatud Wasm SIMD-ga) pakuvad abstraktsioone SIMD-juhistega töötamiseks JavaScriptis või saate kasutada otse Wasm SIMD-i sisendeid. Kuid otse Wasm SIMD-i sisendite kasutamine hõlmab tavaliselt töötlemise loogika kirjutamist sellises keeles nagu C++ või Rust ja kompileerimist Wasm-iks.

4. GPU kasutamine paralleeltöötluseks

Graafikatöötlusüksus (GPU) on väga paralleelne protsessor, mis on optimeeritud graafika- ja pilditöötluseks. Kaadri töötlemise ülesannete delegeerimine GPU-le võib kaasa tuua märkimisväärseid jõudluse parandusi, eriti keerukate toimingute puhul.

WebGPU ja VideoFrame'i integratsioon

WebGPU on kaasaegne graafika API, mis pakub brauseritest juurdepääsu GPU-le. Kuigi otsene integratsioon objektidega VideoFrame WebCodecsis on veel arenemas, on võimalik piksliandmete edastamine VideoFrame'ist WebGPU tekstuurile ja töötlemise teostamine shaderite abil.

Kontseptuaalne töövoog:

1. Looge WebGPU tekstuur, millel on samad mõõtmed ja vorming nagu VideoFrame'il.
2. Kopeerige piksliandmed VideoFrame'ist WebGPU tekstuurile. See hõlmab tavaliselt kopeerimiskäsu kasutamist.
3. Kirjutage WebGPU shaderprogramm soovitud kaadri töötlemise toimingute teostamiseks.
4. Käivitage shaderprogramm GPU-s, kasutades tekstuuri sisendina.
5. Lugege töödeldud andmed väljundtekstuurist.
6. Looge töödeldud andmetest uus VideoFrame.

Eelised:

• Massiivne paralleelsus: GPU-d suudavad töödelda tuhandeid pikslid samaaegselt.
• Riistvarakiirendus: paljud pilditöötlusoperatsioonid on GPU-s riistvaraliselt kiirendatud.

Puudused:

• Keerukus: WebGPU on suhteliselt keeruline API.
• Andmeedastuse lisakoormus: andmete edastamine CPU ja GPU vahel võib olla kitsaskoht.

Canvas 2D API

Kuigi see pole nii võimas kui WebGPU, saab Canvas 2D API-d kasutada lihtsamate kaadri töötlemise ülesannete jaoks. Saate joonistada VideoFrame'i lõuendile ja seejärel pääseda piksliandmetele juurde, kasutades getImageData(). See lähenemisviis hõlmab aga sageli kaudseid andmekoopiaid ja ei pruugi olla kõige tõhusam valik nõudlike rakenduste jaoks.

5. Mälu haldamise optimeerimine

Objektide VideoFrame vabastamine

Objektid VideoFrame tarbivad mälu. Kui olete objektiga VideoFrame lõpetanud, on oluline selle ressursid vabastada, kutsudes meetodi close().

Näide:

            
// Töötle kaader
const processedFrame = await processFrame(frame);

// Vabastage originaalkaader
frame.close();

// Kasutage töödeldud kaadrit
// ...

// Vabastage töödeldud kaader, kui see on tehtud
processedFrame.close();

            

              
                Copy
              
            
          

Objektide VideoFrame vabastamata jätmine võib aja jooksul põhjustada mälulekkeid ja jõudluse halvenemist.

Objektide kogumine

Rakenduste puhul, mis loovad ja hävitavad korduvalt objekte VideoFrame, võib objektide kogumine olla väärtuslik optimeerimistehnika. Selle asemel, et iga kord nullist uusi objekte VideoFrame luua, saate säilitada eelnevalt eraldatud objektide basseini ja neid taaskasutada. See võib vähendada objektide loomise ja prügikoristusega seotud lisakoormust.

6. Õige videoformaadi ja kodeki valimine

Videoformaadi ja kodeki valik võib jõudlust oluliselt mõjutada. Mõnda kodekit on dekodeerida ja kodeerida arvutuslikult kallim kui teisi. Arvestage järgmiste teguritega:

• Kodeki keerukus: lihtsamad kodekid (nt VP8) nõuavad üldiselt vähem töötlemisvõimsust kui keerukamad kodekid (nt AV1).
• Riistvaraline kiirendus: mõned kodekid on teatud seadmetel riistvaraliselt kiirendatud, mis võib kaasa tuua olulisi jõudluse parandusi.
• Ühilduvus: veenduge, et valitud kodek on sihtbrauserite ja -seadmete poolt laialdaselt toetatud.
• Krooma alamvalimine: vormingud, millel on krooma alamvalimine (nt YUV420), nõuavad vähem mälu ja ribalaiust kui vormingud, millel pole alamvalimist (nt YUV444). See kompromiss mõjutab pildikvaliteeti ja on sageli oluline tegur, kui töötate piiratud ribalaiuse stsenaariumidega.

7. Kodeerimis- ja dekodeerimisparameetrite optimeerimine

Kodeerimis- ja dekodeerimisprotsesse saab täpsustada erinevaid parameetreid reguleerides. Kaaluge järgmist:

• Eraldusvõime: väiksemad eraldusvõimed nõuavad vähem töötlemisvõimsust. Kaaluge video vähendamist enne töötlemist, kui kõrge eraldusvõime pole oluline.
• Kaadrisagedus: väiksemad kaadrisagedused vähendavad sekundis töödeldavate kaadrite arvu.
• Bitikiirus: väiksemad bitikiirused toovad kaasa väiksemad failisuurused, kuid võivad samuti pildikvaliteeti vähendada.
• Võtmekaadri intervall: võtmekaadri intervalli reguleerimine võib mõjutada nii kodeerimise jõudlust kui ka otsinguvõimeid.

Katsetage erinevate parameetriseadetega, et leida oma konkreetse rakenduse jaoks optimaalne tasakaal jõudluse ja kvaliteedi vahel.

8. Asünkroonsed toimingud ja töötlusniidid

Kaadri töötlemine võib olla arvutusmahukas ja blokeerida põhinööri, mis põhjustab aeglast kasutuskogemust. Selle vältimiseks tehke kaadri töötlemise toiminguid asünkroonselt, kasutades async/await või veebitöölisi.

Veebitöölised taustaprotsesside jaoks

Veebitöölised võimaldavad teil käivitada JavaScripti koodi eraldi niidis, vältides selle blokeerimist põhiniidis. Saate delegeerida kaadri töötlemise ülesandeid veebitöölisele ja edastada tulemused tagasi põhiniiti sõnumite vahetamise abil.

Näide:

1. Looge veebitöölise skript, mis teostab kaadri töötlemist.
2. Looge põhiniidis uus veebitöölise eksemplar.
3. Edastage andmed VideoFrame veebitöölisele, kasutades postMessage().
4. Veebitöölises töödelge kaadriandmeid ja postitage tulemused tagasi põhiniiti.
5. Põhiniidis käsitsege tulemusi ja värskendage UI-d.

Kaalutlused: andmeedastus põhiniidi ja veebitööliste vahel võib tekitada lisakoormust. Ülekantavate objektide (nt ArrayBuffer) kasutamine võib seda lisakoormust minimeerida, vältides andmekoopiaid. Ülekantavad objektid "kannavad" aluseks olevate andmete omandiõigust, nii et algsel kontekstil pole enam juurdepääsu neile.

9. Profileerimine ja jõudluse jälgimine

Koodi profileerimine on oluline jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ja optimeerimispüüdluste tõhususe mõõtmiseks. Kasutage brauseri arendustööriistu (nt Chrome DevToolsi, Firefoxi arendustööriistad), et profileerida oma JavaScripti koodi ja WebAssembly mooduleid. Pöörake tähelepanu:

• CPU kasutamine: tuvastage funktsioonid, mis tarbivad märkimisväärsel hulgal protsessori aega.
• Mälu eraldamine: jälgige mälu eraldamise ja vabastamise mustreid, et tuvastada võimalikke mälulekkeid.
• Kaadri renderdamise aeg: mõõtke aega, mis kulub iga kaadri töötlemiseks ja renderdamiseks.

Jälgige regulaarselt oma rakenduse jõudlust ja korrake oma optimeerimisstrateegiaid vastavalt profileerimistulemustele.

Reaalmaailma näited ja kasutusjuhtumid

WebCodecs API ja kaadri töötlemise optimeerimistehnikad on rakendatavad paljudes kasutusjuhtudes:

• Reaalajas videoredigeerimine: filtrite, efektide ja üleminekute rakendamine reaalajas videovoogudele.
• Videokonverentsid: video kodeerimise ja dekodeerimise optimeerimine madala latentsusega suhtluseks.
• Liitreaalsus (AR) ja virtuaalreaalsus (VR): videokaadrite töötlemine jälgimiseks, äratundmiseks ja renderdamiseks.
• Reaalajas voogedastus: videosisu kodeerimine ja voogedastus ülemaailmsele publikule. Optimeerimine võib selliste süsteemide skaleeritavust oluliselt parandada.
• Masinõpe: videokaadrite eeltöötlemine masinõppe mudelite jaoks (nt objektide tuvastamine, näotuvastus).
• Meedia transkodeerimine: videofailide teisendamine ühest vormingust teise.

Näide: ülemaailmne videokonverentsiplatvorm

Kujutage ette videokonverentsiplatvormi, mida kasutavad meeskonnad, mis on jaotatud kogu maailmas. Piiratud ribalaiusega piirkondades võivad kasutajad kogeda kehva videokvaliteeti või viivitusi. Optimeerides video kodeerimise ja dekodeerimise protsesse, kasutades WebCodec'e ja ülaltoodud tehnikaid, saab platvorm dünaamiliselt reguleerida videoparameetreid (eraldusvõime, kaadrisagedus, bitikiirus) vastavalt võrgu tingimustele. See tagab sujuva ja usaldusväärse videokonverentsi kogemuse kõigile kasutajatele, olenemata nende asukohast või võrguühendusest.

Järeldus

WebCodecs API pakub võimsaid võimalusi veebipõhiseks videopiltide töötlemiseks. Mõistes alusstruktuuri ja rakendades selles juhendis käsitletud optimeerimisstrateegiaid, saate avada selle täieliku potentsiaali ja luua suure jõudlusega reaalajas meediarakendusi. Pidage meeles oma koodi profileerimist, katsetamist erinevate tehnikatega ja pidevat kordumist optimaalsete tulemuste saavutamiseks. Veebipõhise video tulevik on siin ja see töötab WebCodecsiga.

Lisateave

• MDN WebCodecs API dokumentatsioon
• Web.dev WebCodecs'i ülevaade
• Vimeo blogi: uued JavaScripti API-d madala latentsusega video jaoks WebCodecsiga