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颠覆

本篇的成果是，实现了基于raw data的推流。
前一篇是基于flv文件的推流，flv文件的内容是对raw data进行压缩编码的产物，而我们从mind SDK获得的是raw data，是不能用RTMPDUMP直接推流的，所以才有了本篇内容，并对前一篇的内容进行了颠覆，这个颠覆要从下图说起。

技术需求与技术点

这张图相对于之前的版本有些变化，左边 技术需求多了个 压缩编码，右边 技术点中的 RTMPDUMP被 ffmpeg取代了，右边这个变化就是本篇所指的颠覆了。

需求的变化

当初对RTMPDUMP不了解，不清楚它要的是压缩编码后的数据，所以没考虑到压缩编码这个必要的数据转换步骤。

技术点的颠覆

前一篇的部分成果被颠覆的原因是，我只知道ffmpeg可以压缩编码，但不知道它还可以直接推流，当我看到雷前辈的例子时，我惊呆了，因为里面没有一点RTMPDUMP的影子，却说它可以推流。
在验证了雷前辈的例子之后，我当时认为，大概是ffmpeg使用了RTMPDUMP的库吧，因为它们的git地址都出现了ffmpeg.org，既然它们是整整齐齐的一家人，那至少应该是相互有关联的一群人做出来的吧。对于rtmp推流的功能不会单独做出两份相同功能的东西吧。因为我的系统里装了RTMPDUMP的库，所以还侥幸地认为多半ffmpeg和RTMPDUMP之间有依赖关系，直到我把skill中的RTMPDUMP库删除，并确认机器人身体里确实没有了这个库，还依旧能正常推流之后，我才放弃了侥幸。
这彻底宣告了，我对RTMPDUMP的相关研究，对于目标来说是无用功。

这就是积极前进的人生的常态吧，在对昨天的自己的嘲笑中前进，明知道今天的自己也会被明天的自己嘲笑，但若不做今天的无用功，也无法获得明天嘲笑今天的资格。

干货

回顾了昨天的无用功，再来看看今天又搞出了什么幺蛾子。
首先明确一下本篇目标，就是把从raw data到推流这条路打通，这里的raw data还不是从mind SDK获得的，只是用官方的算法制造的。步骤还是经典三板斧，即研究、上位机demo、移植到下位机。

研究ffmpeg

其实算不上什么研究，主要是搞清楚上位机demo的步骤，在考虑如何入手之前，先列一下已知条件：

ffmpeg有官方例子可以参考
我在之前的工作中研究并改造过一个官方例子
雷前辈有例子可以参考

下面对已知逐一分析：

首先，先看一下我研究过的那个例子，这个例子只能编码视频，没有音频，我并不能拿来用。只是在这个例子的研究中，我知道了如何用新ffmpeg接口替换掉过时的接口。
然后，我确定了我需要参考的官方例子，这个例子把raw data压成了flv文件，而前一篇正好是以flv文件作为输入的，我当时想，一定可以在这两者之间建立数据连接，而不必生成flv文件，这样输入是raw data，输出是推流，本篇的目标就达到了。这时的产出是61dd400e0323bd242e5242ec01608c594373cde0。在这个修改中，我把这个例子的过时接口都换成了新的，并且编译OK了，然后待用。
最后，我看到了雷前辈的例子，从这个例子可以看出，我根本不用考虑如何与RTMPDUMP建立数据连接，只要对例子改一下输出方式，就可以直接推流啦。

至此，第一板斧砍完。

上位机demo

这个阶段就三步，先验证例子的有效性，再验证改造的例子的推流功能的有效性，最后用GO语言调用测试。
第一步很顺利，没有单独提交。
第二步，即C语言部分的提交是f51f070eeb2b3a0a7827519d58d6a3c27bb7ce23，可以看到修改很简单，如果真去嫁接RTMPDUMP，工作量得比这个大得多得多得多。。。
第三步，加入GO语言部分的提交是cf0d3e304a5a824c6912a8e3b2b13975c990e8c8，其中的demo_ffmpeg.c是基于test.c修改的，主要是把生产raw data的函数改成了call back，这样就可以在GO语言里实现raw data的生成，至少从C部分来看，整个流程就和最后实际的使用方式完全一样了。而对于GO语言部分，后面再把生产raw data的方法改成从摄像头和话筒获取就行了，当然这是后话了。

至此，第二板斧砍完。

移植到下位机

移植也是之前的套路，先编译C依赖库，然后GO程序与mind SDK对接。

ffmpeg的交叉编译

这里先感谢某位哥们儿的帮助，把他以一般Ubuntu为目标平台的编译方法提供给我做参考。
可惜的是，后面还是有东西要探索，最关键的就是交叉编译所带来的麻烦，最后的configure命令长这样：

./configure --prefix="/go/src/skill/FFmpeg" \
--extra-cflags="-I/go/src/skill/FFmpeg/include" \
--extra-ldflags="-L/go/src/skill/FFmpeg/lib" \
--bindir="/go/src/skill/FFmpeg/bin" \
--enable-cross-compile \
--cross-prefix=arm-linux-gnueabihf- \
--cc=arm-linux-gnueabihf-gcc \
--disable-x86asm --arch=armv4 --target-os=linux \
--disable-static --enable-shared \
--disable-ffmpeg --disable-ffplay --disable-ffprobe
make
make install

带有cross字样的都与交叉编译有关，还有cc指定了交叉编译器
要生成动态库，--enable-shared是要加的，我不需要静态库就加了--disable-static
-disable-ffmpeg -disable-ffprobe -disable-ffplay是说不需要生成这些可执行程序，因为我只需要依赖库

相对于对接mind SDK，编译ffmpeg还是麻烦一点，以为它的编译选项比较复杂，有些选项好不好用、该不该用，都变成了很随缘的事情，这些选项也是我慢慢摸索出来的。

GO程序对接mind SDK

关于对接mind SDK，修改是ca44359aebc9d2729cd9213f6c126a9be1722c34，虽然文件多，但是并不复杂。

增加ffmpeg的头文件（DanmuDriveMe/robot/deps/include下面多个文件）
增加ffmpeg的库文件（DanmuDriveMe/robot/deps/lib下面多个文件）
删除RTMPDUMP相关的文件，包括头文件、库文件和GO文件
ffmpeg demo对接mind SDK，这些是核心修改，只有5个文件

逻辑和上位机demo大同小异，关于对接mind SDK不做详细解释了，只说一个GO与C混合编程的小坑，一个坑了我若干小时的小坑，具体看下面注释吧。

func stream_start(url string) {
    //这个cc是C语言部分的buffer
    cc := C.CString(url)
    //defer是说在即将退出这个函数时执行后面语句，即在退出stream_start函数之前会把cc free掉
    defer C.free(unsafe.Pointer(cc))
    if stream_control(true) {
        log.Debug.Println("url:["+url+"]")
        //setup是C函数，里面会使用cc
        go C.setup(cc)
        //go语句是非阻塞的，如果没有这个sleep，stream_start函数就会很快返回，这意味着cc很快会free
        // avoid to free cc too early
        time.Sleep(time.Second)
    }
}

要注意上面代码中的2件事的顺序，即cc的释放和使用的顺序，我被坑的原因就是，cc先被释放了，然后才被使用，并且我还不知道怎么才能看到C部分的log，对C部分的debug手段很笨拙，所以花很长时间才怀疑到这。
cc被释放的原因是stream_start函数很快返回了，那么基于defer语句的机制，cc就很快被释放了，而go语句是非阻塞的，从cc传入setup到被使用，需要一段时间，所以函数最后要加一个sleep，保证在这段时间内，函数不会返回，cc也就不会在使用前被释放。
当然，还应该有其他解决方法，比如不在GO这边释放cc，在C部分释放也许也能行。

至此，第三板斧砍完。

总结

用ffmpeg替代了RTMPDUMP，一步到位地完成了压缩编码和推流
下位机推流还有点问题，可以在播放端看到，似乎是推流的速度不够，出现了视频网站那种放一会儿就要缓冲一下的现象，具体原因有待分析
下面计划是对机器人采集的音视频raw data进行推流，以及用OpenCV处理图像
这些事情的草还没发芽，包括弹幕命令集、机器人命名等

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