Gstreamer中的视频处理与硬件加速

Posted 2023-03-15 LiveVideoStack_

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编者按：Gstreamer作为一个比较流行的开源多媒体框架，其优秀的架构使其具有高度的模块化和良好的扩展性，并具有广泛的应用前景。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英特尔 加速计算系统与图形部工程师 何俊彦老师，为我们详细介绍了Gstreamer的框架和特点，视频的模块化处理，以及其硬件加速的实现与应用案例，并总结和展望Gstreamer的发展与趋势。

文/何俊彦

整理/LiveVideoStack

大家好，我是何俊彦，来自英特尔的OTC（Open Source Technology Center）部门，已经从事了多年的open source的开发工作。曾参与过X11、Xorg中driver的开发，也做过mesa中的3D driver，后来也做过一些GPU相关的OpenCL的研发。近几年主要在为Gstreamer 提供英特尔GPU相关的video编解码加速插件。目前，我也是Gstreamer社区里的maintainer之一。本次我分享的主要内容是关于Gstreamer中的视频处理与硬件加速。

以上是本次的agenda。首先，介绍一下Gstreamer的Framework，做一个简单的概述。然后，具体介绍视频处理和硬件加速在Gstreamer中的实现。接着讲解一些常用的Gstreamer的pipeline和example，其中可能也有大家感兴趣的AI pipeline的搭建。最后介绍下英特尔对Gstreamer开源社区的贡献以及今后在Gstreamer中的工作。

01 The Framework And Overview of Gstreamer

首先讲解一下为什么要使用Gstreamer。之前有人说Gstreamer过度依赖插件，但我认为这个说法并不十分准确，其实Gstreamer全是插件。每一次播放，编码或者转码都会以一条pipeline的形式出现，而里面所有的元素则都以插件的形式存在。因此，我们的任务就是要开发好每一个插件，然后将其放入pipeline中，让插件之间能更好地协作。

相信各位都多少了解FFmpeg，其是业界广泛使用的编解码框架，使用人数超过Gstreamer。为了更好的介绍Gstreamer，我们先将Gstreamer与FFmpeg做如下对比：

与FFmpeg相比，Gstreamer的优势在于其更易扩展的框架和更广阔的视角。FFmpeg主要还是用于做编解码，但Gstreamer还包括2D/3D rendering等功能，而且这几年也引入了很多deep learning的插件， 比如英伟达做了DeepStream，英特尔做了DL Streamer等。

此外，Gstreamer也更容易上手使用。FFmpeg的help信息有很多页，初学者可能需要耗费一两周的时间了解学习帮助信息。与此同时，FFmpeg满屏参数交织在一起的命令行，有时也让人不好理解。

而Gstreamer只需要简单搭建pipeline，放入正确的插件，插件之间以！符号相连接，即可完成，非常的直观。而各个插件的具体参数是自动协商完成的，不需要用户指定大量的参数。比如让decoder连接一个视频后处理插件来完成格式和分辨率转换，我们只需指定最终输出格式和分辨率，而decoder与后处理插件之间的具体格式，分辨率以及颜色空间等具体参数的协商都是自动完成的，所以用户使用起来就很方便。

但此处不得不说，所谓“成也萧何，败也萧何”，有时候其自动协商的结果并不是我们想要的，或者说跟我们期望的行为有差距，这就会造成一些问题和bug。因此有些人使用Gstreamer后，会觉得Gstreamer的理念很好，上手很方便，但是使用起来bug较多。其实这主要还是因为插件开发者没有完全follow框架的要求或者插件自身存在bug造成的，而框架本色是足够稳定和出色的。所以，作为我们开发者，需要开发好Gstreamer的每一个插件来减少上述问题。

与FFmpeg相比，Gstreamer也有不好的地方。FFmpeg最大的优势是代码简洁、效率高，而Gstreamer为了保证插件机制和良好的可扩展性，其代码相对比较复杂，类和类之间的互相依赖和层次关系也比较繁复, 使得其学习周期也比较长。即使一个工作多年的老手在debug的时候，也不一定马上能在Gstreamer里找到对应的处理函数和出错代码，而是需要耗费一定的时间来跟踪和分析。

其次，FFmpeg只有一个repo，而由于扩展性的需求，Gstreamer会使用多个repo来分别存放基本框架，基本库和插件。这在带来灵活性的同时也造成了一些问题，比如增加了build的难度和依赖性，安装binary的时候也容易出现不兼容的问题。

另外，相较于FFmpeg，Gstreamer的内建codec也相对要少一些。

这是Gstreamer中一个element的基本形式。两端的pad来负责输入和输出，而由当中的element来完成具体工作。比如一个decoder，输入是H264的码流，输出则是decoded数据，也就是我们常说的视频帧，所以此处的element就可以实现为一个完整的H264的解码器。该解码器的实现可以是一个完整的内部实现，也可以封装已有的外部解码器来实现。比如，我们可以把OpenH264项目build成library的形式并适当封装，在此element中直接调用，从而实现该H264解码器插件的功能。

我们可以发现，这里的输入输出格式是非常随意的，甚至输入可以是video，输出是audio，这就使插件的设计有了更大更灵活的空间。比如我们录取了一个视频，视频里的每一帧都是拍的某本书的一页，于是我们可以设计这样一个pipeline，其中一个element将video转换成text，然后连接另一个element，其接受text输入，并用语音将其全部读出并输出audio，从而完成了将整本书转成audio的功能。这些element的设计方式在Gstreamer是被完全允许的。当然，FFmpeg也能完成上述功能，但在提交代码到社区和upstream过程中会有遇到很大的麻烦和挑战，因为这种video转text或者text转audio的模式，在FFmpeg中并没有现成的归类，也许需要你提出新的filter类型或新的模式。

这是更多element的类型，demuxer对应FFmpeg里的av input format，source element对应于FFmpeg里的URL，用来产生源输入，filter element则对应于FFmpeg里的filter。总的来说，这些内容有与FFmpeg相似的地方，但是会以element的形式进行管理，最后用pipeline将这些内容连接在一起，由第一个向最后一个推送数据。

这是一个简单pipeline的例子，所有的element都会放在pipeline里面，然后由source发起数据并向demuxer（相当于FFmpeg里的av input format）推送，demuxer对数据进行解交织，然后一路传送audio，一路传送video，在各自经过decoder解码后，最后分别通过audio-sink来播放出audio，通过video-sink来播放出video。上述内容就是一个最经典、最简单的Gstreamer的pipeline，pipeline相当于一个大的容器，里面每一个元素都是element，也就是plugin（插件）。

element之间是有交互的，上下游element之间可以通过Event（事件）来同步状态， 而通过query（询问）来同步信息。

举个Event的例子，有一种Event叫做EOS（End Of Stream），现在比如当前pipeline正在录制一个H264的视频，其中有两个element，上游是camera，下游是H264的encoder。由于encoder在编码过程中要产生reorder，所以camera采集的帧会被cache在encoder的stack里，而不会马上产生编码输出，直到一组GOP（Group of Pictures）完成， encoder才会统一为这一组GOP进行编码并产生输出。所以当camera采集完成最后一帧时，就需要发送一个EOS Event到下游，表示流已完成，不会再有后续帧产生。而encoder收到此Event后，即使最后一个GOP没有完成，也会将所有已经cache的帧进行编码，产生最后的编码输出，确保不至于漏掉最后几帧。

再举个例子来说明Query，若我们有一个display，可以在屏幕上显示 video（假设只支持RGB格式），而decoder的输出大多是NV12或者I420格式的。所以，我们要在decoder跟display之间接一个videoproc(video post processing视频后处理)的element来进行格式转换。在此，我们并不需要指定videoproc的输入输出格式，它会自动的通过query的方式询问上下游所支持的格式，从而判断出其要做一个NV12→RGB的格式转换。这种方式也就是Gstreamer里面的的自动协商。

Gstreamer中的element之间参数自动协商的结果最后会表示成一个caps，中文称为能力，其内容可能包含分辨率，数据格式，帧率等等。比如一个音频播放器既支持原始audio格式又支持mp3压缩格式的播放，所以在它的caps中就有raw和mp3两个选项，表明它可接收这两种格式的输入。而decoder的输出格式是固定的，它由码流里的内容所决定。所以在连接这两个element时，要找到两者的交集，得到的结果就是最终所要传输数据的caps（即图中红色方框的部分），也就是两者协商一致的参数或参数集。如图中，协商结果为mp3格式、双通道、码率为16000的audio。自此以后，decoder需要向下游传输红色方框里规定格式的audio，不能自行改变。这种能力的自动协商，基本不需要用户的指定，而是由两个element之间自动协商完成。

关于source code的分布结构，Gstreamer也采用了比较分散的方式，以方便插件的开发。与FFmpeg把所有的内容放在同一个repo里不同，Gstreamer将其各个模块根据功能分为了多个repo分别存放。其框架和基本库分别被方在gstreamer和gst-plugins-base这两个repo中，其他的repo存放各种插件，并只依赖于这两个repo，互相之间没有依赖。其中gst-plugins-good主要包含比较成熟的插件，gst-plugins-bad则主要包含正在开发的插件，gst-plugins-ugly不是指code质量差，而是主要放置了一些有license问题的插件，用户可以根据地域和法规，进行选择性的规避或安装。

经常会有人提到FFmpeg不能和upstream的code进行同步的问题。这是因为做具体工程时，我们的开发模式多是基于一个固定的FFmpeg版本做修改，而向社区回馈这些修改并被merge的难度又非常大， 所以就只能维护一个私有的FFmpeg repo并不停迭代。而与此同时，upstream的开发者也没闲着，不断的给官方的FFmpeg添加各种新的feature和bug fixing。双方从此分叉， 久而久之，等你再想rebase回到官方的FFmpeg，体验其新功能时，发现已经是不可能。相反，Gstreamer就可以有效的规避这一点。在开发一个新的插件时，开发者不需要在已有的repo里进行commit，而完全可以新建一个repo（甚至不需要开源）并由自己来维护，只要这个新建的repo依赖于刚才提到的两个基本库即可。而这两个基本库的升级是非常平稳的，兼容性也很好，因此可以随时进行升级，与最新的upstream保持同步。而由于所有的repo都只依赖于基本库，所以各个repo之间的插件可以无阻碍的进行协同工作，这就解决了用固定库做私有库的问题。

02 The video Processing And Hardware Acceleration

接着，我们介绍在Gstreamer里如何处理video。图中展示的是各种video相关的插件，主要分为八大类。

首先是demux，用于解交织，分开一个文件中的各路audio和video，它包括qtdemux，matroskademux等；mux与demux功能相反，用于加交织，比如matroskamux能将H264的video码流和AC3的audio码流根据时间戳交织在一起，形成MKV文件。

parse相当与码流过滤器，比如可以用它来找码流中帧的边界（对于decoder很重要，decoder多需要一个完整的帧数据来解码，而不是一帧中的部分slice）。另外，它也可以做一些码流语法层格式的转换，比如从DVD中的H264帧没有前导码，但空间或cable里传输的H264需要前导码进行同步，所以若想将当前空间传输里的码流录入DVD里或转成RTXP格式时，就需要用parse将其前导码去掉。

decoder和encoder即编解码器，不需解释。需要注意的是，Gstreamer除了有内建的encoder和decoder（即实现了一个完整的SW或HW decoder或encoder），其还经常通过包装和wrap一些现有成熟的codec project的方式来实现。比如FFmpeg就被包装成了一个插件， 图中展示的avdec_h265就是通过wrap的方式来使用FFmpeg中的H265 decoder，而openh264dec则是通过包装openh264工程得到。一些著名的encoder工程，比如x264和x265也被分别包装成了x264enc，x265enc插件。

postproc相当于FFmpeg里的filter，主要支持各种scale转换和color format转换，以及高斯滤波，锐化等操作。

render即渲染，可以理解为视频的输出。FFmpeg里的render支持较少（据我所知只有SDL），Gstreamer就对这部分进行了扩展，包括glimagesink（使用OpenGL的3D渲染），ximagesink（输出到X），waylandsink（输出到wayland）等，总体来说支持的比较完整。

其他还剩下一些杂项，包扩deinterlace（场帧处理）、videorate（帧率转换）和videocrop（视频截取）等。

这是一个简单的软件转码的pipeline实例，其首先使用AV1的decoder将AV1的码流解出，然后使用x264enc将其压缩，最后保存为H264文件。该图是用Gstreamer自带的工具生成的，图中绘制了pipeline中的每一个element，element之间的关系以及element之间协商和传输的数据格式（即前面提到的caps）。

接着介绍基于硬件加速的Gstreamer的插件。首先来看VAAPI，VAAPI是由Intel提出的一套硬件加速API。MediaSDK则是对VAAPI的进一步封装，使用户更方便使用（MediaSDK也经常被称作QSV）。D3D11/12主要用于在Windows上提供加速。V4L2主要基于ARM平台，其硬件加速的driver通常会实现在kernel里。Vulkan是最近提出的，此外还有Cuda最近也补充了关于视频硬件加速的API。

接着介绍一下硬件加速的具体实现。以decoder为例，一个完整的decoder，其大致可以分为状态维护（或者叫状态机）和解码运算两部分。状态维护包括比如SPS和PPS中参数的检测和设定，参考帧的维护和重排列，以及缺帧等常见错误的处理等， 而解码运算则包括比如VLD、MC等。前者逻辑性强但运算量很少，而后者逻辑性很少却要求大量的计算，所以，大多硬件加速的API设计都会针对后者，而把逻辑性较强的状态维护部分留给软件来实现。在Gstreamer中亦是如此， 并结合了面向对象的思想， 把所有decoder都需要的部分（比如输入输出管理，帧的cache机制等）放在基类中， 把H264特定的逻辑（比如H264的参考帧管理，Interlaced码流中上下场的管理等）抽象到H264 decoder中，而子类GstVaH264Dec、GstD3D11H264Dec和GstNVH264Dec则调用具体的HW加速API来进行解码运算部分的加速。

这些是Gstreamer里已有的硬件加速的插件，其囊括了几乎所有市面上流行的codec，如h264、h265、vp9，av1等。插件的名字一般采用 加速库名+codec名+功能 来命名。比如vah264dec就是基于VAAPI加速的H264 decoder。当然，除此之外，还有基于硬件的视频后处理插件vapostproc，vadeinterlace，以及多路视频复合插件vacompositor等。

这张图说明Gstreamer在编解码过程中如何使用硬件。首先，decoder会将码流中需要解码的data从主存拷贝到GPU 的memory中，并驱使GPU运行解码运算生成解码图像（因此，生成的解码图像也自然就在GPU的memory中，我们也经常也叫surface）。之后的VPP（Video Post Processing）插件会以此surface作为源，在GPU上运行color conversion和scaling等算法，生成一块新的surface并送给encoder。最后，encoder同样会在GPU上运行编码算法，从而产生新的码流。图中的各个插件之间只传输GPU的surface handle，没有内存拷贝，这样就实现了整条pipeline在GPU上的全加速。

03 Use Gstreamer: Pipelines And Examples

我们现在来举一些实际的Gstreamer的例子。首先是用命令行来放一个文件，视频输出下方即是该完整的命令行（一个完整的gst-launch也通常会被称为一个pipeline）。该文件是一个MP4格式文件，qtdemux会解交织该文件，送出两路数据，一路video（图中蓝色部分），一路audio（图中绿色部分）。

再看一个比较有趣的例子。identity（图中黄色部分）是一个比较有意思的插件，这个插件有一个属性是可以让其随意丢掉x%的数据。我们正好可以用这个插件来测试decoder的稳定性、鲁棒性。这里假定x是20，也就是丢失20%的帧。如图，因为部分数据有丢失，会造成部分解码错误或者reference帧丢失，所以解出有garbage的图像是在意料之中，也是可以接受的，但不能接受的是解码程序crash。图中是丢掉20%的数据的效果，若丢掉80%的数据，那会造成只有少部分图片残影被显示， 但同样的，一个稳定强大的decoder在此情况下依然不能crash。

这是一个称为crop的element/plugin，它可以用来做视频裁剪，图中右边的图像就是对左边的图像裁剪掉其左边的200像素和下边的81像素获得的。这个功能本省并不稀奇，这里需要注意的是，Gstreamer中，该videocrop插件会自动进行一些性能优化。在上面的命令行中，videocrop下游的vapostproc插件，在进行hue转换的时候，本身就可以设置src image的有效区域，而这就相当于进行了一次隐含的crop操作。所以，在此处，videocrop不会进行真正的crop操作，而是只把要crop的范围作为meta data传送给下游即可。这种智能的性能优化，也正是通过query机制，询问下游的能力而做出的。

这是之前提到的compositer插件，它的功能就是能将各路video交织到一起。图中一共有五路video被合并到了一起。我们可以指定每一路的位置、alpha值和分辨率，让其出现在我们想要的位置。命令行中，第一路没有显式指定参数，所以其会整屏显示，也就是该图的底图，而黄色内容表示第二路，红色内容表示第三路，绿色内容表示第四路，蓝色内容表示第五路，其中第五路是video解码输出。各路输出的位置如图中所示。显然，compositer很适用于安防的监控场景，将每个摄像头的内容组合拼接到一起，即多输入单输出，即可得到一个经典的安防监控画面。

这是一个多channel转码的例子。H265的解码（黄色部分）的输出会被插件tee以只读的方式分别送给4路encoder，分别是使用VAAPI加速的H265编码器（橙色部分），使用VAAPI加速的VP9编码器（蓝色部分），使用VAAPI加速的AV1编码器（绿色部分）和软件的x264的编码器。这条pipeline可以同时完成1对4的转码，而解码只需一次，比较省资源。

这是一个使用DL Streamer进行人脸识别的例子。其中蓝色方块表示DL Streamer的插件。完成decode后，DL Streamer的插件会做face detection、age/gender classification、 emotion recognition（即识别表情、年龄）等，然后会做watermark，其将传输下来的前面每一级识别的信息数据画上去，最终传给display进行显示。Gstreamer的方便之处在于，可以随意添加、删除或修改上述流程中的任一级，比如在脚本里删掉face detection或emotion recognition，就不会再做face detection或emotion recognition。

这是一个识别audio的例子。完成decode后，经过audio resample和audio convert这两个基本的audio处理，然后将内容传送给audio detect等deep learning插件，最后识别出来图中是狗在叫。完成decode后的另一路会做object detection，识别出狗的大概位置，然后将狗框出。这是一个用Gstreamer搭建的典型的带有deep learning的pipeline，可以对其进行扩展。

04 Our Job and The Future Trend

最后介绍一下我们团队目前的工作。我们首先还是会关注Gstreamer的在codec方面的开发，也会为Intel的硬件提供更好的加速插件，其他的部分比如rendering等也会有比较多的涉及。图中蓝色方块表示我们在Gstreamer的open source社区直接负责的element，方块的颜色越深表示我们对其的掌控力越强，表示其由我们主导。方块的颜色越淡表示我们对其的掌控越弱，比如有些需要和其他公司合作开发等。之前提到的DL Streamer还未提交到upstream，而是存放在另外一个repo中。由于Gstreamer模块化和易扩展的特点，其可以随时与最新的Gstreamer同步， 并和其他插件进行良好的协同工作。

该图是我们想要实现的目标，可称之为PCI Copy Free（不需要在CPU和GPU之间进行任何video相关的数据拷贝）。即图中蓝色箭头部分，无论是运算还是memory都应在GPU侧，而不应再出现在CPU侧。

图中，在decoder解出video后，所有的image和对image的处理都应该在GPU端发生，比如图中的VPP（Video Post Processing），encoder等。手柄表示可以插入用户自己想要的插件，完成特定功能。比如可以用3D/OpenGL的插件在video上画水印，画图等，也可增加deep learning的插件来做深度学习。生成完自己想要的内容后，可以再通过encoder进行压缩，或者直接将内容在屏幕上进行渲染。我们的目标是使得这些插件能完全协同工作在GPU上，这个目标是有一定挑战的。

这是下一步我们要做的内容，AI预分析的encoder。比如，在encode之前，可以用deep learning 的插件来找出图中的关注点。如图所示，我们关注的不是图中的花草，而是运动员是否能跳过栏杆，所以我们需要将更多的码率放在热点上（此处是人身上），而非其他部分（比如背景的花花草草上）。而这些作为背景的植物，其细节又比较多，在编码时容易产生较多残差，反而会占用比较多的码率。所以， 在编码时，我们应该给热点区域设定更小的QP（H264术语，可以理解为更好的质量），从而把更多的码率分配给关注的热点，这样运动员的部分就能更清晰，观众的主观观感就会更好。要实现以上方案，就需要在encoder之前，插入deep learning 的插件，分析出热点区域。

以上就是本次分享的全部内容，谢谢大家！

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