BMF：高效视频处理的开源多媒体框架 | 社区征文 - 文章 - 开发者社区

什么是BMF？

BMF(字节跳动多媒体框架)是字节跳动公司开发的跨平台、多语言、可定制的多媒体处理框架。经过4年多的测试和改进，BMF已被量身定制，能够熟练地应对我们实际生产环境中的挑战。目前广泛应用于字节跳动的视频流、实时转码、云编辑和移动前/后期处理场景。该框架每天处理超过20亿个视频。

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BMF应用场景

火山引擎多媒体框架BMF已经实现全面开源并上线GitHub，其中BMF框架层整体开源，提供9个开箱即用案例和20+API调用范例。BMF有以下具体的应用场景：

1.视频转码： 使用 BMF 进行视频转码，将一个视频格式转换为另一个视频格式。例如，将 MP4 格式的视频转换为 AVI 格式的视频。

2.视频抽帧： 使用 BMF 从视频中抽取关键帧，用于视频编辑或生成缩略图。例如，从一段长视频中提取每一秒的一帧作为缩略图。

3.视频增强： 使用 BMF 对视频进行增强处理，如增加对比度、调整亮度和饱和度等。例如，将一段拍摄质量较差的视频进行增强，使其更加清晰和生动。

4.视频分析： 使用 BMF 对视频进行分析和处理，如人脸识别、物体检测和运动跟踪等。例如，在监控视频中识别出人脸并进行实时追踪。

5.视频插帧： 使用 BMF 对低帧率的视频进行插帧处理，提高其帧率和流畅度。例如，将一个 24fps 的视频插帧到 60fps。

6.视频会议： 用 BMF 构建视频会议系统，实现音视频的编解码、传输和同步等功能。例如，搭建一个在线视频会议平台，支持多人参与和实时互动。

7.VR 应用： 使用 BMF 开发虚拟现实（VR）应用，如 VR 视频播放器、VR 游戏等。例如，开发一个 VR 视频播放器，让用户可以在虚拟现实环境中观看沉浸式的视频内容。

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以上是一些常见的案例或项目，使用 BMF 可以高效地实现这些功能，并满足多媒体处理的需求。

优化案例

1.视频转码优化： 原始代码：

import os
input_video = 'input_video.mp4'
output_video = 'output_video.avi'
command = f'ffmpeg -i {input_video} {output_video}'
os.system(command)

优化后的代码：

import os
import subprocess
input_video = 'input_video.mp4'
output_video = 'output_video.avi'
command = ['ffmpeg', '-i', input_video, output_video]
subprocess.call(command)

优化说明：在原始代码中，使用 os.system() 函数执行命令行操作。这种方式会创建一个新的进程来执行命令，开销较大。通过使用 subprocess 模块的 call() 函数，可以在当前进程中执行命令，减少开销并提高性能。

2.视频增强优化： 原始代码：

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
    frame = np.array(frame)
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    frame[:,:,2] = np.clip(frame[:,:,2]*1.5, 0, 255)  # 增加饱和度
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    cv2.imshow('Enhanced Video', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

优化后的代码：

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
    frame = np.array(frame)
    frame[:,:,2] = np.clip(frame[:,:,2]*1.5, 0, 255)  # 增加饱和度
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

优化说明：在原始代码中，每次读取一帧就进行一次颜色空间转换和图像增强操作。通过将颜色空间转换和图像增强操作移到循环外部，可以减少不必要的计算，提高性能。同时，去掉了显示增强后的视频的代码，以进一步减少处理时间。

使用 BMF 搭建应用

1安装和配置 BMF： 首先，需要从官方网站下载并安装 BMF。然后，根据项目需求，还需要配置相关的环境变量和参数。

2.定义处理流程： 这一步骤通常涉及到选取适当的多媒体处理模块，如读取、解码、编码、增强等，并将这些模块按照实际需求的顺序组合起来，形成一条完整的处理链。

**3编写代码：**在编写代码的过程中，可以使用 BMF 提供的接口和工具来操作多媒体数据。例如，我们可以使用 BMF 提供的 API 对视频进行去噪、锐化、色彩平衡、对比度增强等处理。

import cv2
import numpy as np
import bmf

# 初始化 BMF
bmf.init()

# 打开视频文件
video_path = "input_video.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 创建输出视频文件
output_path = "output_video.mp4"
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))))

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
    
    # 将图像转换为 BMF 的图像格式
    bmf_frame = bmf.Image(frame)

    # 对图像进行去噪处理
    bmf_frame.denoise()

    # 将图像转换回 OpenCV 的图像格式
    denoised_frame = bmf_frame.to_numpy()

    # 写入输出视频文件
    out.write(denoised_frame)

# 释放资源
cap.release()
out.release()
bmf.cleanup()

首先导入了所需的库，然后初始化了 BMF。打开一个输入视频文件，并创建了一个输出视频文件。在循环中，它读取每一帧图像，将其转换为 BMF 的图像格式，然后对其进行去噪处理。最后，它将处理后的图像转换回 OpenCV 的图像格式，并将其写入输出视频文件。在循环结束后，释放了所有资源。

infoq原文链接：https://xie.infoq.cn/article/2d6728980dfa968efb985d390