ffmpeg Intel硬件加速总结 0. 概述 FFmpeg可通过Intel的GPU进行加速,加速器的名称是Intel Quick Sync Video,简称qsv,支持该加速器的Intel处理器的型号是带有Intel Iris graphics GPU或 HD graphics GPU的CPU,目前几乎所有Core i系列的CPU和小部分Xeon系列的CPU(E3-1285v5)有GPU,市面上常见的高密度媒体处理服务器便...
根据上图我们可以看到在Intel GPU中集成了两个Plugin到FFmpeg中:第一个是QSV Plugin,其类似于libx265的做法,其Codec实现的底层与MediaSDK相关;但FFmpeg社区更倾向于基于libva/vaapi的方式,即直接在FFmpeg中进行集成,不warpper第三方的库,一是因为此方案相对而言更加轻量,二是因为此方案更加开放;这样做意味着将全部的...
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/mediasdk/lib/ ffmpeg编译安装 完成上述步骤,就可以开始 ffmpeg 编译了。 首先还是先下载源码: git clone https://github.com/ffmpeg/ffmpeg 这里默认编译的是最新的开发版,一般为了稳定,我们可以选择上一个稳定版,可以在 Github 页面上找到,比如我们想要 n4.4 版本的 ffmpeg,...
ffmpeg -f concat -i file.txt -c copy output.mp4 ffmpeg -y -loglevel quiet -i $FILE_OUTPUT -vcodec copy -c copy -an $MP4_OUTPUT FILE_OUPUT:m3u8文件 5 视频转化 ffmpeg -i 1.avi -c copy -map O video.mp4 6. 移动侦测 exec nice -n 10 /usr/bin/ffmpeg -y -f x11grab -s "$r...
1.安装Linxu版本Intel Media Server Studio 2017 操作系统:CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) 下载Intel Media Server Studio 2017,参考media server studio getting started guide 使用install_sdk_CentOS.sh进行安装; 使用vainfo进行测试, 使用sample进行测试,若无错误,则安装成功 2.安装编译ffmpeg 下载ffmpeg ,...
2023-04-18:ffmpeg中的hw_decode.c的功能是通过使用显卡硬件加速器(如 NVIDIA CUDA、Intel Quick Sync Video 等)对视频进行解码,从而提高解码效率和性能。在进行硬件加速解码时,相较于 CPU 的软件解码方式,GPU 可以利用其并行处理能力和更高的带宽进行更高效的解码操作。请用go语言改写hw_decode.c文件。
FFmpeg可以使用Intel QuickSync Video(QSV)来加速多个编解码器的解码和编码。要使用QSV,必须将FFmpeg与libmfx 调度程序链接,该调度程序将加载实际的解码库。 调度程序是开源的,可以从https://github.com/lu-zero/mfx_dispatch.git下载 。FFmpeg需要配置有该--enable-libmfx选项,并且pkg-config需要能够找到调度程序的....
在FFmpeg编译好支持 h264和h265,并且支持 Intel,Nvidia,AMD 硬件加速之后,可能依然会出现硬件加速无法使用的问题,这是因为有些显卡不支持h264或h265的编解码,也有可能是因为 Nvidia 驱动版本过低,而编译好的 FFmpeg 需求比较高,需要更新驱动才能实现硬件加速。 所以,在查阅了 Intel,Nvidia 和AMD 的官方编解码硬件支...
2023-04-18:ffmpeg中的hw_decode.c的功能是通过使用显卡硬件加速器(如 NVIDIA CUDA、Intel Quick Sync Video 等)对视频进行解码,从而提高解码效率和性能。在进行硬件加速解码时,相较于 CPU 的软件解码方式,GPU 可以利用其并行处理能力和更高的带宽进行更高效的解码操作。请用go语言改写hw_decode.c文件。
2023-04-18:ffmpeg中的hw_decode.c的功能是通过使用显卡硬件加速器(如 NVIDIA CUDA、Intel Quick Sync Video 等)对视频进行解码,从而提高解码效率和性能。在进行硬件加速解码时,相较于 CPU 的软件解码方式,GPU 可以利用其并行处理能力和更高的带宽进行更高效的解码操作。请用go语言改写hw_decode.c文件。