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采用HTML5+SignalR2.0(.Net)实现原生Web视频的代码分享

黄舟
黄舟asal
2017-03-22 15:16:422503semak imbas

目录

对SignalR不了解的人可以直接移步下面的目录

SignalR系列目录

前言

 - -,我又来了,今天废话不多说,我们直接来实现Web视频聊天.

采用的技术如下:

HTML5 WebRTC

SignalR2.2.0

localResizeIMG3(前端图像压缩技术,开源)

效果如图(马赛克你懂的,Demo效果比较简陋):

 

正文

首先我们来看看前端的实现,主要是通过HTML5的WebRTC技术获取视频流 转换成图片 然后采用压缩后定时发送的技术给到SignalR服务端.

我们先来看看获取视频流的JS,文字我就不多解释了,大家直接看注释即可


   
                 canvas = document.getElementById("canvas"), 
                context = canvas.getContext("2d"), 
                video = document.getElementById("video"),
                videoObj = { "video":  }, 
                errBack = "Video capture error: "
               
                 (navigator.getUserMedia) { 
                    navigator.getUserMedia(videoObj, =  (navigator.webkitGetUserMedia) { 
                    navigator.webkitGetUserMedia(videoObj, = data =  (navigator.mozGetUserMedia) { 
                    navigator.mozGetUserMedia(videoObj, =
                window.setInterval(0, 0, 320, 240 type = 'jpg' imgData =0.1,      
                        done:  data =
                           500)

这样,我们就获取到了相关的数据(PS:获取到的图像大小约为4800个长度的字符串,压缩率0.1压缩后为2300个长度,自行根据带宽修改压缩率)

下面我们看看SignalR的实现代码(关键方法已经标黄):

  [HubName("getMessage")]    public class TestHub : Hub
    {        public void SendMessage(string aaaa)
        {
            Clients.All.broadcastMessage(aaaa);
        }        public void SendImage(string imagedata)
        {            //获取图像数据,转发给其他客户端
            Clients.Others.showimage(new {id=Context.ConnectionId,data=imagedata});
        }        public override System.Threading.Tasks.Task OnConnected()
        {
            Clients.Others.addKuang(Context.ConnectionId);            
            return base.OnConnected();
        }        public override System.Threading.Tasks.Task OnDisconnected(bool stopCalled)
        {
            Clients.All.romeKuang(Context.ConnectionId);            
            return base.OnDisconnected(stopCalled);
        }
    }

我们来看看前端的SignalR的实现代码:

                // 这里是注册集线器调用的方法,和1.0不同的是需要chat.client后注册,1.0则不需要
          var chat = $.connection.getMessage;
                chat.client.broadcastMessage = function (name) {                    
                // HTML编码的显示名称和消息。
                    var encodedMsg = $(&#39;<p />&#39;).text(name).html();                    
                    // 将消息添加到该页。
                    $(&#39;#messsagebox&#39;).append(&#39;<li>&#39; + encodedMsg + &#39;</li>&#39;);
                };               
              //获取图片数据,并实时显示
                chat.client.showimage = function (data) {                    
                if ($("#" + data.id).length<=0) {                        
                var html = &#39;<p style="float: left; border: double" id="p&#39; + data.id + &#39;">\
                                <img id="&#39;+ data.id + &#39;" width="320" height="240">\
                                <br />\
                                <span>用户&#39;+ data.id + &#39;</span>\
                                </p>&#39;
                        $("#contextp").append(html)
                    }
                    $("#" + data.id).attr("src", data.data);
                }                // 获取用户名称。
                $(&#39;#username&#39;).html(prompt(&#39;请输入您的名称:&#39;, &#39;&#39;));                
                // 设置初始焦点到消息输入框。
                $(&#39;#message&#39;).focus();                
                // 启动连接,这里和1.0也有区别
                $.connection.hub.start().done(function () {
                    $(&#39;#send&#39;).click(function () {                        
                    var message = $(&#39;#username&#39;).html() + ":" + $(&#39;#message&#39;).val()                        
                    // 这里是调用服务器的方法,同样,首字母小写                        
                    chat.server.sendMessage(message);                        // 清空输入框的文字并给焦点.
                        $(&#39;#message&#39;).val(&#39;&#39;).focus();
                    });
                });

这样,我们很简单的就完成了HTML5+SignalR2.0的视频聊天程序.

 

写在最后

由于这是一个简单的Demo,所以并没有考虑到应用于生产环境的问题,文章中实现的是视频群聊,所以对带宽要求很高(毕竟数据全部需要从服务器交换出去,基本测试为4人需要2M带宽,在压缩率0.1的情况下),如果你要应用于生产环境,还是需要进一步的优化,比如通信的间隔,最好是单人互相通信之类的各种情况...,就说到这里,Over..

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