flutter使用tauri實現(xiàn)一個一鍵視頻轉(zhuǎn)4K軟件
前言
先說結(jié)論，tauri是一個非常優(yōu)秀的前端桌面開發(fā)框架，但是，rust門檻太高了。
一開始我是用electron來開發(fā)的，但是打包后發(fā)現(xiàn)軟件運行不是很流暢，有那么一點卡頓。于是為了所謂的性能，我嘗試用tauri來做我的軟件。在學(xué)了兩星期的rust后，我發(fā)現(xiàn)rust真的太難學(xué)了，最后硬是邊做邊查勉強做出來了。
軟件運行起來是比electron做的絲滑很多，但是寫rust真的是很痛苦，rust的寫法和其他語言是截然不同的，在不知道之前我是個rust吹，覺得rust就是牛逼，真的上手后發(fā)現(xiàn)rust的門檻真的太高了，各種逆天的寫法直接把我勸退，tauri無縫銜接前端真的又很爽。
如果golang也出一個和tauri一樣的桌面端框架，那么golang將會是未來開發(fā)中的不二語言。
開發(fā)原因
我平時喜歡看一些動漫視頻或者是收藏一些做得不錯的動漫MAD，但是有時候因為番劇出的年代久遠(yuǎn)的問題，就算找最高清的資源，視頻也不過720P，又或者是在b站上看一些動漫MAD的時候，up主雖然用的轉(zhuǎn)場技巧比較不錯，但是使用的動漫素材的質(zhì)量比較差，十分可惜。
于是我想能不能做一個視頻轉(zhuǎn)4K的軟件？類似于修復(fù)視頻的功能。雖然網(wǎng)絡(luò)上的修復(fù)視頻軟件有很多了，但是效果還是達(dá)不到我的要求，于是說干就干。
工作原理
視頻其實就是一幀一幀的圖片組成，如果要把視頻轉(zhuǎn)成4K，那么只要把視頻分解成圖片，再將圖片轉(zhuǎn)4K圖片，最后將4K圖片合并成4K視頻就可以了。
于是我搜了一圈，了解到有Real-ESRGAN]這樣的一個將圖片轉(zhuǎn)成4K的軟件。并且里面也提供好了視頻轉(zhuǎn)4K的案例。
先用ffmpeg將視頻分解成圖片：
ffmpeg -i 原視頻 -qscale:v 1 -qmin 1 -qmax 1 -vsync 0 臨時圖片路徑/frame%08d.png
再用Real-ESRGAN將圖片轉(zhuǎn)4K圖片：
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 臨時圖片目錄 -o 4K圖片目錄 -n realesr-animevideov3 -s 2 -f jpg
最后查看原視頻的幀數(shù)，然后用ffmpeg將4K圖片合成4K視頻：
ffmpeg -i 原視頻 ffmpeg -r 23.98 -i 4K圖片路徑/frame%08d.jpg -c:v libx264 -r 幀數(shù) -pix_fmt yuv420p 4K視頻
只不過這樣操作起來非常繁瑣，并且只能一個個轉(zhuǎn)，不能批量操作，也不能看到進(jìn)度。雖然可以寫一個cmd腳本批量操作，但是看不到進(jìn)度，體驗不是很好的。于是說干就干，開發(fā)軟件！
開發(fā)過程
tauri提供了一些后端的操作權(quán)限給前端，也就是在前端就能完成讀寫文件，這就非常方便了！但是也是有一定限制的，比如要讀取任意文件，就要rust去操作。
前提工作先準(zhǔn)備一個文件，導(dǎo)出一個數(shù)組，pids，以便關(guān)閉軟件時殺死所有windows進(jìn)程。
export const pids: number[] = []
首先是創(chuàng)建3個文件夾，臨時圖片文件夾，圖片轉(zhuǎn)4K圖片文件夾，輸出視頻文件夾，用來存放輸出的資源的:
await readDir(`${basePath.value}/img_temp`).catch(() => {
createDir(`${basePath.value}/img_temp`)
})
await readDir(`${basePath.value}/img_out`).catch(() => {
createDir(`${basePath.value}/img_out`)
})
await readDir(`${basePath.value}/output`).catch(() => {
createDir(`${basePath.value}/output`)
})
然后是選定一個input文件夾，然后讀取文件夾下面的視頻，是rust實現(xiàn):
fn read_dir_file(path: String) -> Vec<String> {
let mut arr: Vec<String> = vec![];
for item in read_dir(path).unwrap() {
if !item.as_ref().unwrap().path().is_dir() {
arr.push(item.unwrap().file_name().into_string().unwrap());
}
}
return arr;
}
因為返回的是一個數(shù)組，前端獲取到之后，就遍歷去操作。但后面為了方便，我則是遍歷這個數(shù)組，然后創(chuàng)建子組件，傳入文件路徑，讓子組件去操作:
import { invoke } from '@tauri-apps/api/tauri'
const fileList = await invoke<string[]>('read_dir_file', { path: path.value })
首先還是遍歷創(chuàng)建子文件夾，方便管理：
await readDir(`${props.basePath}/img_temp/${fileName}`).catch(() => {
createDir(`${props.basePath}/img_temp/${fileName}`)
})
await readDir(`${props.basePath}/img_out/${fileName}`).catch(() => {
createDir(`${props.basePath}/img_out/${fileName}`)
})
接著調(diào)用tauri提供的shell指令： 不過在此之前，先要配置tauri.conf.json，讓tauri支持任意命令
"tauri": {
"allowlist": {
"shell": {
"scope": [
{
"name": "ffmpeg",
"cmd": "cmd",
"args": ["/C", { "validator": "\\S+" }]
}
]
},
},
}
然后先執(zhí)行讀取視頻的信息得到幀數(shù)和視頻的總秒數(shù)，以便計算進(jìn)度，并且把返回的pid存到數(shù)組中:
import { Command } from '@tauri-apps/api/shell'
const fps = ref('5')
const duration = ref('')
const cmd1 = `ffmpeg -i ${props.basePath}/input/${props.file}`
const command1 = new Command('ffmpeg', ['/C', cmd1])
const child1 = await command1.spawn()
command1.stderr.on('data', (line) => {
const fpsResult = line.match(/\w{2}\.?\w{0,2}(?= fps)/)
/** 匹配視頻持續(xù)時間的信息 */
const durationResult = line.match(/(?<=Duration: ).+(?=, start)/)
if (fpsResult) {
fps.value = fpsResult[0]
console.log('fps', fps.value)
}
if (durationResult) {
duration.value = durationResult[0]
console.log('duration', duration.value)
}
})
pids.push(child1.pid)
用正則匹配幀數(shù)和持續(xù)時間，存到變量中。在命令執(zhí)行完畢后，接著執(zhí)行將視頻分解圖片的任務(wù)：
command1.on('close', async () => {
const cmd2 = `${props.ffmpegPath} -i ${props.basePath}/input/${props.file} -qscale:v 1 -qmin 1 -qmax 1 -vsync 0 ${props.basePath}/img_temp/${fileName}/frame%08d.png`
const command2 = new Command('ffmpeg', ['/C', cmd2])
const child2 = await command2.spawn()
pids.push(child2.pid)
})
至于監(jiān)聽進(jìn)度，圖片的總數(shù)是可以通過幀數(shù)和視頻總秒數(shù)計算出來的，總秒數(shù)乘以幀數(shù)，就是要轉(zhuǎn)換的圖片總數(shù)。由于得到的持續(xù)時間是'00:04:32'這種格式的，先寫一個函數(shù)將時間轉(zhuǎn)成秒數(shù)：
/**
* @description 將字符串的時間轉(zhuǎn)成總秒數(shù)的時間 00:04:35
* @param time 字符串的時間
* @returns 返回秒數(shù)的時間
*/
export function formatTime(time: string) {
const hours = Number(time.split(':')[0])
const mimutes = Number(time.split(':')[1])
const seconds = Number(time.split(':')[2])
return hours * 60 * 60 + mimutes * 60 + seconds
}
總圖片就可以計算出來了，然后在輸出時，使用節(jié)流，每隔1秒讀取一次該文件夾下面的圖片數(shù)量，則進(jìn)度就是當(dāng)前的圖片數(shù)量/圖片總數(shù)。
讀取文件數(shù)量需要rust操作"
fn read_dir_file_count(path: String) -> i32 {
let dir = read_dir(path).unwrap();
let mut count: i32 = 0;
for _ in dir {
count += 1;
}
return count;
}
則整體是：
const total = formatTime(duration.value) * Number(fps.value)
command2.stderr.on('data', async (line) => {
const current = await invoke<number>('read_dir_file_count', {
path: `${props.basePath}/img_temp/${fileName}`,
})
console.log(current, total)
precent1.value = Math.round((current / total) * 100)
})
precent1就是綁定的進(jìn)度條的變量。
在任務(wù)關(guān)閉后，執(zhí)行優(yōu)化圖片的命令：
command2.on('close', async () => {
const cmd3 = `${props.realesrgan} -i ${props.basePath}/img_temp/${fileName} -o ${props.basePath}/img_out/${fileName} -n realesr-animevideov3 -s 2 -f jpg`
const command3 = new Command('ffmpeg', ['/C', cmd3])
const child3 = await command3.spawn()
pids.push(child3.pid)
})
監(jiān)聽轉(zhuǎn)換的進(jìn)度仍是讀取文件夾下面當(dāng)前的圖片數(shù)量，用節(jié)流函數(shù)，優(yōu)化性能:
command3.stderr.on('data', throttle(fn, 2000))
async function fn() {
const current = await invoke<number>('read_dir_file_count', {
path: `${props.basePath}/img_out/${fileName}`,
})
precent2.value = Math.round((current / total) * 100)
console.log(current, total, (current / total) * 100)
// console.log(line)
}
最后在命令完成后，執(zhí)行4K圖片轉(zhuǎn)4K視頻的命令：
command3.on('close', async () => {
const cmd4 = `${props.ffmpegPath} -r ${fps.value} -i ${props.basePath}/img_out/${fileName}/frame%08d.jpg -i ${props.basePath}/input/${props.file} -map 0:v:0 -map 1:a:0 -c:a copy -c:v ${props.model} -r ${fps.value} -pix_fmt yuv420p ${props.basePath}/output/${props.file}`
const command4 = new Command('ffmpeg', ['/C', cmd4])
const child4 = await command4.spawn()
pids.push(child4.pid)
})
監(jiān)聽進(jìn)度此時則是去獲取stderr輸出的信息，然后匹配到當(dāng)前轉(zhuǎn)換的時間，再除以總時間
const total = formatTime(duration.value)
command4.stderr.on('data', throttle(fn, 200))
async function fn(data: string) {
/** 控制臺的信息 */
const result = data.match(/(?<=time=).+(?= bitrate)/)
if (result) {
const current = formatTime(result[0])
console.log(current, total)
precent3.value = Math.round((current / total) * 100)
}
}
最后，如果關(guān)閉軟件時，則是先把所有的任務(wù)都?xì)⑺?，再關(guān)閉：
async function closeApp() {
await Promise.all(
pids.map(async (pid) => {
return new Promise((resolve) => {
const cmd = `taskkill /f /t /pid ${pid}`
const command = new Command('ffmpeg', ['/C', cmd])
command.spawn()
command.on('close', () => {
resolve(0)
})
})
})
)
appWindow.close()
}
以下是我的演示視頻，不過文件有點大
這是我的項目地址：github.com/Minori-ty/m…
軟件也已經(jīng)打包好了，開箱即用github.com/Minori-ty/m…
以上就是flutter使用tauri實現(xiàn)一個一鍵視頻轉(zhuǎn)4K軟件的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于flutter tauri視頻轉(zhuǎn)4K軟件的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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