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、...
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...
本文将带您走进CUDA与FFmpeg硬件解码的世界,揭示其背后的技术原理与实际应用。 CUDA简介 CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速应用程序。CUDA的核心思想是将计算任务分解为多个可以并行执行的子任务,并分配给GPU上的多个处理核心进行处理,从而大幅提高计算效率。
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...
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...
【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...
FFmpeg默认合并命令使用 CPU 编解码,不使用GPU加速,如ffmpeg -i input.mp4 -vf "ass=subtitle.ass" -c:a copy output.mp4,而转码速度非常慢,并且期间CPU 使用率非常高,那么就不能干其他事了。 如果要使用GPU加速,只需要通过添加参数-vcodec和-hwaccel cuda指定视频编码器和cuda加速就行了,而所使用的编码器必...
python ffmpeg cuda 硬解码编码 ffmpeg硬件解码和编码,1ffmpeg解码大致流程 下图是ffmpeg解码播放音视频的基本流程:首先是网络媒体解协议,解协议之后得到对应的媒体文件比如mp4,ts等,这些格式是媒体文件的封装格式,也就是将音频,视频,字幕等码流编码后打包到