windows下实现屏幕分享(C#)

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简介: 采用UDP广播进行数据的传输,实现windows下进行低延迟的屏幕共享。 开发语言:C# 第三方组件:Redis   1.实现思路   总体流程图 DGIS.DesktopShare实现windows下屏幕分享低延迟功能,按照服务执行位置由三部分构成:发起端、接收端、缓存端。

采用UDP广播进行数据的传输,实现windows下进行低延迟的屏幕共享。

开发语言:C#

第三方组件:Redis

 

1.实现思路

 

总体流程图

DGIS.DesktopShare实现windows下屏幕分享低延迟功能,按照服务执行位置由三部分构成:发起端、接收端、缓存端。

通过UDP广播实现发起端和接收端的通讯,是为了尽量的减少通讯负载和降低延迟。众所周知UDP是所有通讯协议中延迟最低的(但也有受网络因素丢包的问题,这里作为局域网同屏,暂不考虑丢包问题),而采用广播的方式可以有效的降低发起端的性能负担。

增加一个Redis服务,是为了减少UDP广播数据,按照1920*1080分辨率的截屏数据来算,单张图片已经超过了UDP单包的最大数据量1472字节,倘若直接使用UDP传输截屏图片,需要额外的进行封包拆包,这样不仅浪费了程序执行时间,也增加了发送端和接收端的代码复杂度。本着最低延迟的目的,将真实的图片数据存入Redis缓存,只通过UDP广播Redis中对应的UID信息即可,这也是本程序最核心的地方。接收端接收到UID的数据后,再自行去获取Redis中真实的数据进行解析。

2.代码结构

 

DGIS.DesktopShare.Service的代码结构分为Frm(窗体)、IService(接口)、Service(实现)三个部分。引用的第三方dll有Redis相关操作库、屏幕获取相关库和DGIS开头的辅助操作库。

Frm:

ImgDisplyFrm是接收端的默认显示界面,包含一个PictureBox控件,显示接收到的屏幕图像。

IService:

IDesktopShareService屏幕共享操作接口,主要方法有4个。

注释的已经很明确了,这里不多说。

Service:

DesktopShareService:IDesktopShareService的实现类,里面是详细的实现方法。核心的代码有下面几个地方:

 1  public void Start(int frameRate, bool mouseDisplay, int port)
 2         {
 3             _udpService = new UdpBroadcastService(port,
 4                 bytes =>
 5                 {
 6                     //deskShareFrm.ShowImg(bytes);
 7                 });
 8 
 9             _desktopCapturer = CapturerFactory.CreateDesktopCapturer(frameRate, mouseDisplay);
10             _desktopCapturer.ImageCaptured += ImageCaptured;
11             _desktopCapturer.Start();
12 
13             //队列循环处理积压的图片
14             //Task.Factory.StartNew(() =>
15             //{
16             //    while (true)
17             //    {
18             //        if (_bitmapQueue.Count > 0)
19             //        {
20             //            Bitmap bitmap = _bitmapQueue.Dequeue();
21             //            SendCommand(bitmap);
22             //        }
23 
24             //    }
25             //});
26         }

开始屏幕分享,_udpService 初始化,屏幕抓取设置以及开启屏幕抓取。

1  /// <summary>
2         /// 屏幕截屏结果
3         /// </summary>
4         /// <param name="bitmap"></param>
5         private void ImageCaptured(Bitmap bitmap)
6         {
7             //_bitmapQueue.Enqueue(bitmap);
8             SendCommand(bitmap);
9         }
 1  /// <summary>
 2         /// 发送命令
 3         /// </summary>
 4         /// <param name="bitmap"></param>
 5         private void SendCommand(Bitmap bitmap)
 6         {
 7             //Bitmap newBitmap = ESBasic.Helpers.ImageHelper.RoundSizeByNumber(bitmap, 4);
 8             //bitmap.Dispose();
 9             //bitmap = null;
10 
11             string uid = Guid.NewGuid().ToString();
12             Console.WriteLine(string.Format("图片获取时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
13 
14             byte[] bytes = ImgConvert.ConvertByte(bitmap);
15             Console.WriteLine(string.Format("缓存转换时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
16             bitmap.Dispose();
17             bitmap = null;
18 
19             _redisCacheHelper.Add<byte[]>(uid, bytes, TimeSpan.FromMilliseconds(5000));
20             Console.WriteLine(string.Format("缓存插入时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
21 
22             byte[] sendBytes = StringToBytes(uid);
23             _udpService.Send(sendBytes, sendBytes.Length);
24             Console.WriteLine(string.Format("图片发送时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
25 
26             sendBytes = null;
27             bytes = null;
28         }

抓取到屏幕图片的结果是Bitmap,这里需要将Bitmap转换为byte[],因为在测试中Redis直接存入Bitmap取出时候有些异常。待Redis存入图片数据后,再通过UDP发送图片数据。来看下测试数据,图片获取到发送的耗时情况。

 

主要的耗时在图片转换这个地方,耗时约10毫秒,redis存入时间是很快的6毫秒左右,UDP发送时间基本为0.

 

 1 public void Recive(int port)
 2         {
 3             _imgDisplyFrm = new ImgDisplyFrm();
 4             _imgDisplyFrm.Closed += (e, o) =>
 5             {
 6                 if (_udpService != null)
 7                 {
 8                     _udpService.Dispose();
 9                     _udpService = null;
10                 }
11             };
12 
13             _udpService = new UdpBroadcastService(port,
14                 bytes =>
15                 {
16                     ShowImg(bytes);
17                 });
18             _imgDisplyFrm.ShowDialog();
19         }
 1 /// <summary>
 2         /// 显示图像
 3         /// </summary>
 4         /// <param name="reciveBytes"></param>
 5         private void ShowImg(byte[] reciveBytes)
 6         {
 7             Bitmap bitmap = ParseImg(reciveBytes);
 8 
 9             if (_imgDisplyFrm != null)
10                 _imgDisplyFrm.ShowImg(bitmap);
11         }
 1 /// <summary>
 2         /// 解析图片
 3         /// </summary>
 4         /// <param name="bytes"></param>
 5         /// <returns></returns>
 6         private Bitmap ParseImg(byte[] bytes)
 7         {
 8             string uid = BytesToString(bytes);
 9             Console.WriteLine(string.Format("消息接收时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
10 
11             byte[] imgBytes = _redisCacheHelper.Get<byte[]>(uid);
12             Console.WriteLine(string.Format("缓存获取时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
13 
14             if (imgBytes != null)
15             {
16                 Bitmap bitmap = ImgConvert.ConvertImg(imgBytes);
17                 Console.WriteLine(string.Format("转码完成时间:{0}-{1}", DateTime.Now.ToString("mm:ss:ffff"), uid));
18 
19                 return bitmap;
20             }
21             else
22                 return null;
23         }

接收端同样也是开启一个_udpService ,初始化,进行消息监听,接收到消息后进入ShowImg(显示图像)方法,中间主要代码是ParseImg(图片获取解析)这部分,这部分实现将真实图片数据从redis中获取。看下耗时情况。

 

这里能看到,消息的发送和接收之间耗时约为0(这里考虑本机没有经过网卡,实际应该有100毫秒左右延迟),redis缓存获取时间非常的快4毫秒左右,转码耗时30毫秒。

 

以上综合计算,从屏幕采集到终端接收解析总共耗时50毫秒左右,加上UDP广播理论上的100毫秒延迟,150毫秒是能够达到的。

下图是真实环境中两台电脑的屏幕分享延迟图片。

从截图上看,延迟在170毫秒,由此看出这种方案是比较可行的。

放一张测试效果图。

 

 

3.源码

源码放到了CSDN上,博客园不知道如何上传附件。万恶的CSDN居然至少需要设置2分了。

GIS.DesktopShare 下载地址:http://download.csdn.net/download/jiangfei200809/10229866 

 要是没有分的请移步去百度网盘下载吧,载地址:https://pan.baidu.com/s/1i5XlLnZ

 

代码开源地址https://gitee.com/JFly/DGIS.BigEye.git

2018.1.30更新:增加了声卡声音采集同步传输

 

时间仓促,代码和文章都写的不好,只希望这种思路的提出能为有这方面需求的同行提供点参考。

更多个人工作中的项目请访问我的个人网站:www.88gis.cn

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