🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
问题描述
我想在x264源码中加密帧内预测模式字IPM、运动向量差MVD、量化后的DCT系数，看了很久代码还是没搞懂。理论上来说，只要在x264源码编码的相应位置加密这些数据，有没有人能帮我在x264源码里直接定位到这几个参数的位置。
解决方案
如下是上述问题的解决方案，仅供参考：
在 x264 源码中，帧内预测模式字（IPM）、运动向量差（MVD）和量化后的DCT系数都是核心编码步骤中的关键数据。定位它们的具体位置对于你加密这些数据至关重要。下面是它们在 x264 源码中的大致位置和相关的处理流程。
1. 帧内预测模式字（IPM）
帧内预测模式字 IPM 是预测编码的一部分，用来表示当前块的预测模式。在 x264 源码中，相关代码可以在帧内预测函数中找到。
- 主要在
encoder文件夹中的macroblock.c和macroblock_predict.c文件中处理。 - 函数
x264_mb_predict_intra是帧内预测模式选择的核心函数之一。它负责计算帧内的预测模式。
void x264_mb_predict_intra( x264_t *h, int i_mb_x, int i_mb_y )
{/* 这里可以找到帧内预测模式字的处理 */
}
你可以在这个函数中找到IPM的选择和存储部分，直接在此处进行加密。
2. 运动向量差（MVD）
运动向量差 MVD 在运动估计和补偿中非常重要，它表示块的运动向量和参考帧中运动矢量之间的差值。
x264中运动向量差的处理可以在encoder/macroblock.c文件中找到。MVD的计算和存储与运动估计紧密相关。相关函数如x264_me_search和x264_mb_predict_mv。
void x264_mb_predict_mv( x264_t *h, int i_list, int i_ref, int i_x, int i_y )
{/* 这里可以找到MVD的相关计算 */
}
x264_me_search函数会执行运动矢量搜索，最后生成运动向量差。
3. 量化后的DCT系数
量化后的DCT系数是视频编码中的关键数据，涉及离散余弦变换和量化。x264 的量化DCT系数通常在变换和量化步骤后存储。
- 量化和反量化过程可以在
encoder/quant.c文件中找到，特别是函数x264_quant和x264_dct_quant. - 在这些函数中，DCT系数会被量化并存储为整数值，你可以在量化前或量化后插入加密步骤。
void x264_quant( x264_t *h, int16_t *dct, int i_qp )
{/* 在这里可以加密量化后的DCT系数 */
}
总结：
- IPM：
x264_mb_predict_intra负责帧内预测模式的选择与编码。 - MVD：运动向量差在
x264_mb_predict_mv和x264_me_search函数中处理。 - DCT系数：量化后的DCT系数在
x264_quant和x264_dct_quant中处理。
你可以在这些位置插入加密逻辑来加密 IPM、MVD 和 DCT系数。如果还需要进一步细化定位，建议在相关代码处添加调试输出，观察各个参数的值和位置。
希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。
若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。
☀️写在最后
如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。
ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。
码字不易，如果这篇文章对你有所帮助，帮忙给 bug菌 来个一键三连(关注、点赞、收藏) ，您的支持就是我坚持写作分享知识点传播技术的最大动力。
同时也推荐大家关注我的硬核公众号:「猿圈奇妙屋」 ；以第一手学习bug菌的首发干货，不仅能学习更多技术硬货，还可白嫖最新BAT大厂面试真题、4000G Pdf技术书籍、万份简历/PPT模板、技术文章Markdown文档等海量资料，你想要的我都有！
📣关于我
我是bug菌，CSDN | 掘金 | InfoQ | 51CTO | 华为云 | 阿里云 | 腾讯云 等社区博客专家，C站博客之星Top30，华为云2023年度十佳博主，掘金多年度人气作者Top40，掘金等各大社区平台签约作者，51CTO年度博主Top12，掘金/InfoQ/51CTO等社区优质创作者；全网粉丝合计 30w+；硬核微信公众号「猿圈奇妙屋」，欢迎你的加入！免费白嫖最新BAT互联网公司面试真题、4000G PDF电子书籍、简历模板等海量资料，你想要的我都有，关键是你不来拿哇。
