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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

   //获取视频流代码块
var canvas = document.getElementById("canvas"), //取得canvas实例
context = canvas.getContext("2d"), //取得2D画板
video = document.getElementById("video"),//取得视频标签
videoObj = { "video": true }, //设置获取视频
errBack = function (error) {
console.log("Video capture error: ", error.code);
}; //设置错误回发信息 if (navigator.getUserMedia) { // 标准获取视频语法
navigator.getUserMedia(videoObj, function (stream) {
video.src = stream;
video.play();
}, errBack);
} else if (navigator.webkitGetUserMedia) { // Webkit内核语法
navigator.webkitGetUserMedia(videoObj, function (stream) {
video.src = window.webkitURL.createObjectURL(stream);
var data = window.webkitURL.createObjectURL(stream);
video.play();
}, errBack);
}
else if (navigator.mozGetUserMedia) { // 火狐内核语法
navigator.mozGetUserMedia(videoObj, function (stream) {
video.src = window.URL.createObjectURL(stream);
video.play();
}, errBack);
}
//执行定时程序
window.setInterval(function () {
context.drawImage(video, 0, 0, 320, 240);
var type = 'jpg';
var imgData = canvas.toDataURL(type);
            //使用localResizeIMG3压缩图像.
lrz(imgData, {
quality: 0.1, //压缩率
done: function (results) {
var data = results;
chat.server.sendImage(data.base64);
//var reader = new FileReader();
// $("#canvas2").attr("src", data.base64);
}
});
}, 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 = $('<div />').text(name).html();
// 将消息添加到该页。
$('#messsagebox').append('<li>' + encodedMsg + '</li>');
}; //获取图片数据,并实时显示
chat.client.showimage = function (data) {
if ($("#" + data.id).length<=0) {
var html = '<div style="float: left; border: double" id="div' + data.id + '">\
<img id="'+ data.id + '" width="320" height="240">\
<br />\
<span>用户'+ data.id + '</span>\
</div>'
$("#contextdiv").append(html)
}
$("#" + data.id).attr("src", data.data);
}
// 获取用户名称。
$('#username').html(prompt('请输入您的名称:', ''));
// 设置初始焦点到消息输入框。
$('#message').focus(); // 启动连接,这里和1.0也有区别
$.connection.hub.start().done(function () {
$('#send').click(function () {
var message = $('#username').html() + ":" + $('#message').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.
$('#message').val('').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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