实现思路 🤔​

1. 基于ffmpeg，画布的方式，创建画布 -> 水印 -> 旋转 -> 抠图 -> 叠加到图像上
2. 基于ffmpeg，旋转图片的方式，填充 -> 水印 -> 顺时针旋转 -> 逆时针旋转 -> 截图
3. 基于opencv，创建画布 -> 水印 -> 仿射变换 -> 水平垂直拼接 -> 叠加图片上

经测试比对，opencv实现方式效率是最快的

---

代码实现 💨

1. FFmpeg

   1. 旋转画布方式

      • 这种方式相对实现简单一些，但经过试验，对于一个2k的视频，实现全屏文字倾斜，效率太慢了 。不知道是我代码问题，还是什么问题。如果有大佬能提高效率，方便指导一二，抱拳了.
      • 实现参考
        • https://blog.csdn.net/qq_38722827/article/details/121549999
        • https://blog.csdn.net/qq_23282479/article/details/119904850

   2. 旋转图片方式

      1. 思路:
         • 首先将图片填充放大，然后计算出水印位置，叠加水印，再逆时针将图片旋转回来，字体就变斜了。然后通过剪裁，将图片剪切成原图大小。
      2. 基于 ffmpeg filter 实现

      	// 填充
      	// [in]scale=原图宽:原图高,pad=填充后宽:填充后高:填充左右大小:填充上下大小:black[out]
      	// 四周填充,  pad 输入尺寸的一半
      	char dtext[512];
      	snprintf(dtext, sizeof(dtext), "[in]scale=%d:%d,pad=%d:%d:%d:%d:black[out]",
      	frameWidth, frameHeight, expandFrameWidth, expandFrameHeight, expandSize, expandSize);
      	
      	// 水印
      	// inxxxx[a];[a]xxx[a];[a]xxx[out]  中间传的文字标签首位对应([a] [a]). 结束没有';'. 
      	char dtext[1000];
      	snprintf(dtext, sizeof(dtext), "[in]drawtext=fontfile=%s:text=%s:x=%d:y=%d:fontsize=%d:fontcolor=%s:alpha=%.1f[a];",kFont, txt.c_str(), start_x, start_y, kFontSize, kFontColor, italicTextInfo_.alpha);
      	
      	// 翻转
      	// [in]rotate=PI* angel /180[out] 
      	char dtext[512];
      	snprintf(dtext, sizeof(dtext), "[in]rotate=PI* %d /180[out]", angel);
      	
      	// 截取 
      	// [in]crop=原图宽:原图高:截取x:截取y[out]
      	char dtext[512];
      	snprintf(dtext, sizeof(dtext), "[in]crop=%d:%d:%d:%d[out]", frameWidth, frameHeight, startx, starty);
      

      3. 创建 AVFilterGraph

      int init_filter_graph(const std::string& filter) {
      
      	filterGraph_ = avfilter_graph_alloc();
      	const AVFilter* buffersrc = avfilter_get_by_name("buffer");
      	const AVFilter* buffersink = avfilter_get_by_name("buffersink");
      	char args[512];
      	snprintf(args, sizeof(args), "video_size=%dx%d:pix_fmt=%d:time_base=%d/%d:pixel_aspect=%d/%d", frameWidth_, frameHeight_, frameFormat_, 1, videoFps_, 1, 1);
      	int ret = avfilter_graph_create_filter(&buffersrcCtx_, buffersrc, "in", args, NULL, filterGraph_);
      	if (ret < 0)
      	{
      		avfilter_graph_free(&filterGraph_);
      		filterGraph_ = NULL;
      		return -1;
      	}
      
      	// buffer video sink: to terminate the filter chain.
      	enum AVPixelFormat pix_fmts[] = { AV_PIX_FMT_YUV420P, AV_PIX_FMT_NV12, AV_PIX_FMT_NONE };
      	AVBufferSinkParams* buffersink_params = av_buffersink_params_alloc();
      	buffersink_params->pixel_fmts = pix_fmts;
      	ret = avfilter_graph_create_filter(&buffersinkCtx_, buffersink, "out", NULL, buffersink_params, filterGraph_);
      	av_free(buffersink_params);
      	if (ret < 0)
      	{
      		avfilter_graph_free(&filterGraph_);
      		filterGraph_ = NULL;
      		return -1;
      	}
      
      	AVFilterInOut* outputs = avfilter_inout_alloc();
      	/* Endpoints for the filter graph. */
      	outputs->name = av_strdup("in");
      	outputs->filter_ctx = buffersrcCtx_;
      	outputs->pad_idx = 0;
      	outputs->next = NULL;
      
      	AVFilterInOut* inputs = avfilter_inout_alloc();
      	inputs->name = av_strdup("out");
      	inputs->filter_ctx = buffersinkCtx_;
      	inputs->pad_idx = 0;
      	inputs->next = NULL;
      	if ((ret = avfilter_graph_parse_ptr(filterGraph_, filter.c_str(), &inputs, &outputs, NULL)) < 0)
      		goto end;
      	ret = avfilter_graph_config(filterGraph_, NULL);
      	if (ret < 0)
      		goto end;
      end:
      	avfilter_inout_free(&inputs);
      	avfilter_inout_free(&outputs);
      	return ret;
      }
      

      4. 向滤波输入帧, 然后从FilterGraph中取出一个AVFrame

      	AVFrame* overlay(AVFrame* in) {
      		if (!isInit_)
      			return nullptr;
      		
      		int ret = av_buffersrc_add_frame(buffersrcCtx_, in);
      		if (ret < 0)
      			return nullptr;
      		ret = av_buffersink_get_frame(buffersinkCtx_, out_);
      		if (ret < 0)
      		{
      			av_frame_unref(out_);
      			return nullptr;
      		}
      		return out_;
      	}
      

      5. 生成对应 filter , 然后 向滤波中输入帧

      // 大概流程思路
      void xxxxx(){
      	 ...
      	 // 生成对应filter
      	 std::string filter = "对应filter";
      	 init_filter_graph(filter);
      	 ...
      	 while (true)
      		{
      			ret = av_read_frame(ifmtCtx, pkt);
      			if (ret < 0)
      				goto end;
      	
      			// audio
      			if (pkt->stream_index == aistream) {
      				av_packet_unref(pkt);
      				continue;
      			}
      			// decode encode pkt
      			ret = avcodec_send_packet(deCodecCtx, pkt);
      			if (ret < 0)
      				goto end;
      	
      			while (ret >= 0) {
      				ret = avcodec_receive_frame(deCodecCtx, frame);
      				if (ret == AVERROR(EAGAIN) || ret == AVERROR_EOF) {
      					break;
      				}
      				else if (ret < 0) {
      					goto end;
      				}
      				// solove [libx264 @ 0x34b88a0] specified frame type (3) at 0 is not compatible with keyframe interval
      				frame->pict_type = AV_PICTURE_TYPE_NONE;
      	
      				// overlay italic txt info
      				AVFrame* overlay_frame = overlay(frame);
      				if (overlay_frame == nullptr)
      					goto end;
      				ret = encode_frame_to_write_file(enCodecCtx, overlay_frame, pkt, ifmtCtx->streams[vistream]->time_base, ofmtCtx->streams[vostream]->time_base, ofmtCtx);
      				if (ret < 0) {
      					av_frame_free(&overlay_frame);
      					goto end;
      				}
      				av_packet_unref(pkt);
      				av_frame_unref(frame);
      				av_frame_unref(overlay_frame);
      			}
      	#pragma endregion
      			av_packet_unref(pkt);
      		}
      		...
      	 }
      

2. Opencv
   1. 思路
      • 先创建一张斜体水印的画布，然后重复叠加到每一张图片上，这样可以提高很大的效率。
   2. 代码
      1. 创建斜体水印

         int init_water_mark(const std::string& txt, cv::Mat& water) {
         		// 原图宽高
         		int imageW = italicTextInfo_.frameWidth / italicTextInfo_.col;
         		int imageH = italicTextInfo_.frameHeight / italicTextInfo_.row;
         		cv::Mat canvasMat = cv::Mat::zeros(cv::Size(imageW, imageH), CV_8UC3);
         		// 水印，使用 Times New Roman 字体
         		VTText::putTextHuskyC(canvasMat, txt.c_str(), cv::Scalar(255, 255, 255), kFontSize, "Times New Roman", false, false);
         	    // 实际显示的水印行列数
         		int w_count = italicTextInfo_.col * 2 - 1;
         		int h_count = italicTextInfo_.row * 2;
         		// 垂直拼接水印
         		std::vector<cv::Mat> vImgs;
         		cv::Mat vResult;
         		for (int vi = 0; vi < h_count; vi++)
         			vImgs.push_back(canvasMat);
         		vconcat(vImgs, vResult);
         		// 水平拼接水印
         		std::vector<cv::Mat> hImgs;
         		cv::Mat hResult;
         		for (int hi = 0; hi < w_count; hi++)
         			hImgs.push_back(vResult);
         		hconcat(hImgs, hResult);
         		cv::Point2f center(hResult.cols / 2.0, hResult.rows / 2.0);
         		// 通过仿射变换将水印旋转45度,实现全屏斜体效果
         		cv::Mat rotation_matix = getRotationMatrix2D(center, italicTextInfo_.italicAngel, 1.0);
         		cv::Mat rotated_image;
         		warpAffine(hResult, rotated_image, rotation_matix, hResult.size());
         		// 然后将水印图裁剪成原图大小，用于后续叠加到原图上.
         		water = rotated_image(cv::Rect((hResult.cols - italicTextInfo_.frameWidth) / 2, (hResult.rows - italicTextInfo_.frameHeight) / 2, italicTextInfo_.frameWidth, italicTextInfo_.frameHeight));
         		return 0;
         	}
         	
         	// 将水印图叠加到原图上
         	// frame: 解码帧 avframe 
         	AVFrame* overlayItalicTextInfoCVCanvas(AVFrame* frame) {
         		//cv::Mat src_mat;
         		//frame_to_mat(frame, src_mat);
         		int pktSize;
         		uint8_t* buffer_rgb = convertRgb(frame, frame->width, frame->height, AV_PIX_FMT_YUV420P, frame->width, frame->height, AV_PIX_FMT_BGR24, pktSize);
         		cv::Mat src_mat = cv::Mat(frame->height, frame->width, CV_8UC3, buffer_rgb);
         	
         		cv::Mat roi;
         		roi = src_mat(cv::Rect(0, 0, watermark_.cols, watermark_.rows));
         		cv::addWeighted(roi, 1.0, watermark_, italicTextInfo_.alpha, 0, roi);
         		AVFrame* dst = mat_to_frame(src_mat, src_mat.cols, src_mat.rows, AV_PIX_FMT_YUV420P);
         		if (buffer_rgb != nullptr)
         			av_free(buffer_rgb);
         		return  dst;
         	}
         

         2. 大概流程

         void xxxxx(){
         	 ...
         	 // 先创建个带有斜体水印的mat
         	cv::Mat water;
         	const std::string txt = "12321321";
         	init_water_mark(txt, water)
         	...
         	 while (true)
         		{
         			ret = av_read_frame(ifmtCtx, pkt);
         			if (ret < 0)
         				goto end;
         	
         			// audio
         			if (pkt->stream_index == aistream) {
         				av_packet_unref(pkt);
         				continue;
         			}
         			// decode encode pkt
         			ret = avcodec_send_packet(deCodecCtx, pkt);
         			if (ret < 0)
         				goto end;
         	
         			while (ret >= 0) {
         				ret = avcodec_receive_frame(deCodecCtx, frame);
         				if (ret == AVERROR(EAGAIN) || ret == AVERROR_EOF) {
         					break;
         				}
         				else if (ret < 0) {
         					goto end;
         				}
         				// solove [libx264 @ 0x34b88a0] specified frame type (3) at 0 is not compatible with keyframe interval
         				frame->pict_type = AV_PICTURE_TYPE_NONE;
         	
         				// overlay italic txt info
         				AVFrame* overlay_frame = overlayItalicTextInfo(frame);
         				if (overlay_frame == nullptr)
         					goto end;
         				ret = encode_frame_to_write_file(enCodecCtx, overlay_frame, pkt, ifmtCtx->streams[vistream]->time_base, ofmtCtx->streams[vostream]->time_base, ofmtCtx);
         				if (ret < 0) {
         					av_frame_free(&overlay_frame);
         					goto end;
         				}
         				av_packet_unref(pkt);
         				av_frame_unref(frame);
         				av_frame_unref(overlay_frame);
         			}
         	#pragma endregion
         			av_packet_unref(pkt);
         		}
         		...
         	 }
         

---

整理个demo，基于opencv实现的。demo中 需依赖 opencv ffmpeg ，自己搭建个环境即可运行。

demo: https://download.csdn.net/download/haiyangyunbao813/87499341

---

参考文章 ✨​

• https://blog.csdn.net/qq_23282479/article/details/119904850
• https://blog.csdn.net/qq_38722827/article/details/121549999

---

总结 👊​

1. 经测试，基于opencv方式，相比较ffmpeg filter ，效率至少能提升2倍。(1920 * 1080 i7 6代u)
   • opencv : 平均一帧 20ms
   • ffmpeg : 平均一帧 50ms
2. 基于ffmpeg filter, 我感觉应该是可以提升效率的，我的想法先创建出来水印，然后重复叠加到每一张frame上就行，但效率总是提升不了，希望哪位大佬有时间能帮忙试试，或者有什么别的好的方式，抱拳了。
3. 以上就是我分享的全部内容了，有不对的地方好，欢迎留言指正。有需要的小伙伴，可以参考参考。

最后来个三连，今年就属你最牛逼了 🚀​