初始化cuda解码器之前,先创建硬解设备context,赋值AVCodecContext->hw_device_ctx为其引用 至此cuda解码器创建完成,接下来是解码获取视频帧,硬解获得的视频帧后续的处理方式与软解是一样的,硬解比软解多了一步av_hwframe_transfer_data,在avcodec_receive_frame执行完成后,获得的frame中的数据时GPU的数据,是不能直接...
CUDA 编译器:将 CUDA 代码编译成可以在 GPU 上运行的机器码。 CUDA 开发工具:包括调试器、性能分析工具等,帮助开发者优化和调试 CUDA 程序。 CUDA 的优点 高效的并行计算:CUDA 能够利用 GPU 的大规模并行计算能力,大幅提升计算密集型任务的性能。 广泛的应用领域:CUDA 被广泛应用于科学计算、机器学习、图像处理、...
checkCudaErrors(result = cuMemAllocHost((void **)&g_pFrameYUV[3], (nDecodedPitch * nHeight + nDecodedPitch*nHeight/2))); checkCudaErrors(result = cuMemAllocHost((void **)&g_pFrameYUV[4], (nDecodedPitch * nHeight + nDecodedPitch*nHeight / 2))); checkCudaErrors(result = cuMem...
能添加自己编写的高性能CUDA filters; 同时支持Windows和Linux support; 此外, NVIDIA 也为GPU的视频处理任务提供的插件功能. GPU Resize:将一个输入转换为多个分辨率并行输出; GPU Zero-copy:使能GPU-accelerated插件就可以避免在处理视频时,系统和GPU内存间的数据拷贝; 4.2.ffmpeg对NVIDIA GPU的支持步骤 下载FFmpe...
具体来说,FFmpeg通过调用CUDA的API,将解码任务分配给GPU上的处理核心进行并行处理,从而大幅提高解码效率。 实现步骤 解析视频数据文件:FFmpeg首先解析视频文件,提取出视频流中的压缩数据。 在GPU端解码:利用CUDA的并行计算能力,在GPU上对压缩数据进行解码,生成原始视频帧。 转换解码后的数据:将解码后的视频帧从GPU显存...
运行上述命令后,ffmpeg将使用CUDA加速对视频进行编码,并在视频上添加水印。你可以使用视频播放器播放输出的output.mp4文件,以验证水印是否已成功添加。 请注意,水印的位置、大小和透明度等参数可以根据需要进行调整。此外,如果你的水印图片包含透明通道(如PNG图片),ffmpeg会自动处理透明通道,以实现透明水印效果。
ffmpeg cuda视频转码 之前一直用小丸工具箱转码,转码效果不错,但速度太慢了。后来发现FFMPEG现在支持CUDA硬件加速,就稍作整理一下。 准备工作: 一台支持CUDA的NVIDIA显卡电脑; 显卡驱动更新到最新版本; 下载最新版本ffmpeg:https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/...
--enable-cuda --enable-cuvid --enable-nvenc ``` 4.配置环境变量,确保 CUDA 的路径已添加到 `LD_LIBRARY_PATH` 和 `PATH`。 二、使用技巧 1.利用 CUDA 加速解码 使用FFmpeg 的 `-hwaccel cuvid` 参数,可以启用 CUDA 硬件加速解码。例如: ``` ffmpeg -hwaccel cuvid -i input.mp4 -c:v h264_cuvid...
简介:这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。 1.安装显卡Nvidia # 删除软件及其配置文件apt-get --purge remove <package># 删除没用的依赖包apt-getautoremove <package># 此时dpkg的列表中有“rc”状态的...
【视频开发】【CUDA开发】ffmpeg nvenc编码 花时间研究了一些ffmpeg的nvenc,本来想我已经有了cuvid,然后又搞出来了nvenc,应该可以做个全套的英伟达的转码了,没想到ffmpeg官网下载的动态库没有cuvid,windows上编译cuvid又老是出错,忧了个伤。 1.nvenc编码 h264_nvenc是很容易调出来的,把编码器ffmpeg源码自带的例子的...