WebGPU 与 WebCodecs 协同：实时视频帧处理与 Canvas 显示实践

WebGPU 的出现为 Web 平台带来了强大的 GPU 计算能力，而 WebCodecs 则提供了高效的音视频编解码接口。将两者结合，可以实现高性能的实时视频处理应用，例如视频滤镜、图像增强等。本文将深入探讨如何利用 WebGPU 对 WebCodecs 解码后的视频帧进行实时处理，并最终在 Canvas 上显示。

核心挑战：高效的 VideoFrame 数据传递

将 WebCodecs 的 VideoFrame 传递给 WebGPU 进行处理是关键步骤。传统的 drawImage 方法效率较低，不适合实时处理。我们需要找到一种更高效的数据传输方式。

WebGPU 提供了 GPUExternalTexture 接口，允许直接从 HTMLVideoElement、HTMLImageElement 和 VideoFrame 创建纹理。这为我们提供了一种零拷贝的数据传递方案。

实现步骤

以下步骤将指导你完成 WebGPU 与 WebCodecs 的协同，实现实时视频帧处理：

1. WebCodecs 初始化：

   • 使用 VideoDecoder 解码视频流。
   • 监听 VideoDecoder.decode 的结果，获取 VideoFrame。

   const decoder = new VideoDecoder({
     output: (frame) => {
       // 处理 VideoFrame
       processVideoFrame(frame);
     },
     error: (e) => {
       console.error(e);
     },
   });
   
   decoder.configure(config);
   

2. WebGPU 初始化：

   • 获取 GPUAdapter 和 GPUDevice。
   • 创建 GPUCanvasContext，用于在 Canvas 上显示处理后的视频帧。
   • 创建渲染管线（GPURenderPipeline），包括顶点着色器和片元着色器。

   const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
   const device = await adapter.requestDevice();
   
   const canvas = document.querySelector('canvas');
   const context = canvas.getContext('webgpu');
   
   context.configure({
     device: device,
     format: navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat(),
   });
   
   const shaderModule = device.createShaderModule({code: shaderCode}); // shaderCode 为 WGSL 代码
   
   const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
     layout: 'auto',
     vertex: {
       module: shaderModule,
       entryPoint: 'vertexMain',
     },
     fragment: {
       module: shaderModule,
       entryPoint: 'fragmentMain',
       targets: [{
         format: navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat()
       }]
     },
     primitive: {
         topology: "triangle-list"
     }
   });
   

3. 创建 GPUExternalTexture：

   • 在 processVideoFrame 函数中，使用 device.importExternalTexture 从 VideoFrame 创建 GPUExternalTexture。

   async function processVideoFrame(frame) {
     const externalTexture = device.importExternalTexture({ source: frame });
   
     // 创建纹理视图
     const textureView = externalTexture.createView();
   
     // ...
   }
   

4. 创建 Bind Group：

   • 创建 GPUBindGroup，将 GPUExternalTexture 绑定到渲染管线。

   const bindGroup = device.createBindGroup({
     layout: renderPipeline.getBindGroupLayout(0),
     entries: [
       {
         binding: 0,
         resource: textureView,
       },
     ],
   });
   

5. 渲染：

   • 创建命令编码器（GPUCommandEncoder）。
   • 创建渲染通道（GPURenderPassEncoder）。
   • 设置渲染管线和 Bind Group。
   • 绘制三角形（或使用其他几何图形覆盖 Canvas）。
   • 结束渲染通道。
   • 提交命令缓冲区。

   const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
   const renderPass = commandEncoder.beginRenderPass({
     colorAttachments: [
       {
         view: context.getCurrentTexture().createView(),
         loadOp: 'clear',
         storeOp: 'store',
       },
     ],
   });
   
   renderPass.setPipeline(renderPipeline);
   renderPass.setBindGroup(0, bindGroup);
   renderPass.draw(6, 1, 0, 0); // 绘制两个三角形覆盖 Canvas
   renderPass.end();
   
   device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);
   
     frame.close(); // 释放 VideoFrame 资源
   }
   

6. WGSL Shader 示例

   • 顶点着色器 (vertexMain):

     @vertex
     fn vertexMain(@builtin(vertex_index) vertexIndex: u32) -> @builtin(position) vec4f {
         let pos = array(
             vec2f(-1.0, -1.0),
             vec2f( 1.0, -1.0),
             vec2f(-1.0,  1.0),
             vec2f( 1.0,  1.0)
         );
         let uv = array(
             vec2f(0.0, 1.0),
             vec2f(1.0, 1.0),
             vec2f(0.0, 0.0),
             vec2f(1.0, 0.0)
         );
         
         let p = pos[vertexIndex % 4];
         let t = uv[vertexIndex % 4];
     
         return vec4f(p, 0.0, 1.0);
     }
     

   • 片元着色器 (fragmentMain):

     @group(0) @binding(0) var videoFrameTexture: texture_external; // 声明外部纹理
     @fragment
     fn fragmentMain(@builtin(position) fragCoord: vec4f) -> @location(0) vec4f {
         let uv: vec2f = fragCoord.xy / vec2f(800.0, 600.0); // 假设 Canvas 尺寸为 800x600
         return textureSampleBaseClampToEdge(videoFrameTexture, s, uv);
     }
     

性能优化

• 避免不必要的拷贝： 尽可能使用零拷贝方案，例如 GPUExternalTexture。减少 CPU 和 GPU 之间的数据传输。
• 优化着色器代码： 确保着色器代码高效，避免复杂的计算和分支。使用 WebGPU 的性能分析工具来识别瓶颈。
• 合理管理 VideoFrame 资源： VideoFrame 对象在使用完毕后必须调用 close() 方法释放资源，避免内存泄漏。
• 使用纹理缓存： 如果视频帧的尺寸和格式不变，可以缓存 GPUExternalTexture 和 GPUBindGroup，减少创建对象的开销。
• 异步操作： 充分利用 WebGPU 的异步特性，例如使用 await 等待 GPU 操作完成，避免阻塞主线程。

实际应用

• 实时视频滤镜： 通过修改片元着色器，可以实现各种视频滤镜效果，例如灰度、反色、模糊等。
• 图像增强： 可以利用 WebGPU 对视频帧进行亮度、对比度、饱和度等调整，提升视频质量。
• 视频分析： 将视频帧数据传递给 WebGPU 进行分析，例如目标检测、人脸识别等。

总结

WebGPU 和 WebCodecs 的结合为 Web 平台带来了强大的实时视频处理能力。通过高效的数据传递和 GPU 加速，我们可以构建各种高性能的视频应用。希望本文能够帮助你入门 WebGPU 视频处理，并探索更多可能性。记住，不断优化你的代码，才能充分发挥 WebGPU 的潜力。

额外提示

• 确保你的浏览器支持 WebGPU 和 WebCodecs。
• 查阅 WebGPU 和 WebCodecs 的官方文档，了解更多 API 和用法。
• 参考 WebGPU 示例代码，学习更多技巧和最佳实践。
• 使用 WebGPU 的调试工具，分析和优化你的代码。

希望这篇文章对你有所帮助！ 编码愉快！