HandleVideoSequence主要负责视频格式进行校验,没有实现其他功能,解码函数HandlePictureDecode调用的就是VideoDecoder的解码函数(CUDA的接口),显示函数HandlePictureDisplay完成了解码后GPU图像进入FrameQueue。 1.3 VideoDecoder 该类是最核心的硬件解码功能类,CUVIDDECODECREATEINFO oVideoDecodeCreateInfo_是创建解码信息结构体,C...
下面是ffmpeg解码(100x100_yuv420p_f.yuv)、程序解码(100x100_yuv420p.yuv)和未刷新缓冲区(100x100_yuv420p_unflush.yuv)的大小,可以看到未刷新的情况下少了刚好一帧30000bytes。 3.2 音频解码重采样 音频解码为了方便播放,一般会进行重采样。音频解码和重采样和视频的解码重采样过程类似,具体步...
init_ctx初始化函数主要是对输入的input_ctx和用于解码的decoder_ctx初始化。 GPU解码初始化 说明: 深色框为硬件解码与软解解码不一样的地方。 av_hwdevice_find_type_by_name()的功能是根据名称查找对应的AVHWDeviceType。 AVHWDeviceType表示硬件加速API的类型,比如AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA是nvidia提供的加速API....
avcodec_get_hw_config,从当前硬解的配置中,遍历寻找适用于当前AvCodec的cuda配置,找到后记录cuda解码后的AVPixelFormat,后面解码器初始化时会使用到这个pix_fmt; 设置get_format的回调接口,在回调接口里面,会遍历cuda解码器支持的输出格式,匹配记录的pix_fmt才可以使用,在get_format如果没有找到匹配的硬解设置,可以返回...
python ffmpeg gpu硬解码解析视频并展示 ffmpeg nvidia硬解,由于最近要在视频流上MaskR-CNN模型,cuda硬解也要上,又要折腾一下环境搭建,在此记录一下。这里的硬解说的是调用nvidia的videocodecsdk来加速编解码,使用cuvid硬解的方式有两种,一种是调用ffmpeg已经嵌入的硬
gpu 硬解码 gpu 使用情况 问题: 1、为什么 gpu 硬解码显卡使用率那么低?需要排查下问题。 2、将 gpu 中frame 直接做 AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 转化 不能直接用 sws_getContext ,如何才能实现 3、ffmpeg 将 gpu解码 数据的像素格式进行 yuv-rgb 格式转换 ,是否直接支持,是否需要自己写函数 ...
g_stFormat.codec=cudaVideoCodec_VP9;break;caseAV_CODEC_ID_VC1: g_stFormat.codec=cudaVideoCodec_VC1;break;default:returnfalse; }//这个地方的FFmoeg与cuvid的对应关系不是很确定,不过用这个参数似乎最靠谱switch(pCodecCtx->sw_pix_fmt) {caseAV_PIX_FMT_YUV420P: ...
1、为什么 gpu 硬解码显卡使用率那么低?需要排查下问题。 2、将 gpu 中frame 直接做 AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 转化 不能直接用 sws_getContext ,如何才能实现 3、ffmpeg 将 gpu解码 数据的像素格式进行 yuv-rgb 格式转换 ,是否直接支持,是否需要自己写函数 4、将 gpu 中数据直接存储在磁盘上...
使用av_hwframe_transfer_data将GPU数据转换为内存数据，以便后续处理。QSV硬件解码则在get_format回调中创建上下文，并进行额外设置。在查找编码器ID时，需要添加_qsv后缀以识别QSV支持的格式。总之，软解和硬解在FFmpeg中提供了灵活的视频解码解决方案，通过CUDA和QSV硬件加速，能够显著提高处理性能和效率。