如代码 hw_decode_cuvid_origin.c 中所示, 直接通过transfer_data 将gpu 中解码后的frame download到 系统内存,则系统内存中的frames piex->format 仍为 AV_PIX_FMT_CUDA ,而 AV_PIX_FMT_CUDA 是gpu 显存中存储的解码后的帧像素格式 所以通过 sws_scale 是不能直接change的
1.CUDA硬件解码核心原理和框架解释;2.解码核心功能代码的实现 CUDA硬件解码核心原理和框架 做过FFMPEG解码开发的同学肯定都对以下函数比较熟悉avcodec_decode_video2(),该函数实现可以解码从视频流中获取的数据包AVPACKET转化为AV_FRAME,AV_FRAME中包含了解码后的数据。通过CUDA硬件进行解码,最核心的思想就通过回调函数...
ffmpeg -c:v h264_cuvid -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:Admin123@192.168.64.178/h264/1/main/av_stream -y -qscale 5 -f image2 -r 1 -t 0:5:0 /home/ffmpeg_1/%5d.jpg watch -n 1 -d nvidia-smi CUDA CUDA是Nvidia出的一个GPU计算库,让程序员可以驱动Nvidia显卡的GPU进行各种工作,...
GPU解码后数据格式默认类型是从硬件读取,CUDA可能是AV_PIX_FMT_NV12;而CPU解码后的数据一般是YUV数据,比如AV_PIX_FMT_YUV420P。 参考 // ref:https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/master/doc/examples/hw_decode.c // ref: https://github.com/chinahbcq/ffmpeg_hw_decode //ref: https://www.jians...
ffmpeg -hwaccel cuda -c:v h264_nvenc input.mp4 output.mp4 其中,-hwaccel cuda指定使用CUDA硬件加速,-c:v h264_nvenc指定使用NVIDIA的NVENC编码器进行H.264编码。 调整参数:根据具体需求,你可以调整其他参数,如比特率、分辨率、帧率等,以满足你的视频处理需求。 四、实际应用和注意事项 通过GPU加速的FFmpeg,...
文件中bin文件夹内有相关.dll文件 将其 拖入C:\Windows\SysWOW64 二、ffmpeg安装nvenc 加速失败的问题 1. 安装过程 a.下载FFmpeg b.从 NVIDIA网站下载并安装兼容的驱动程序下载并安装CUDA 工具包 c.对ffmpeg 进行头文件安装: 使用以下命令配置 FFmpeg(使用正确的 CUDA 库路径): ...
cuda-llvm--enable-libglslang--enable-libgme--enable-libass--enable-libbluray--enable-libmp3lame--enable-libopus--enable-libtheora--enable-libvpx--enable-libwebp--enable-lv2--enable-libmfx--enable-libopencore-amrnb--enable-libopencore-amrwb--enable-libopenjpeg--enable-librav1e--enable-lib...
gpu decoded frame pix format AV_PIX_FMT_CUDA 直接在显存中 转化为 AV_PIX_FMT_BGR24 可行路径,试了三种: 两种cpu层面转换像素格式 的方法(1种失败,1种成功); 直接使用ffmpeg api 在gpu层面进行像素格式转换(失败) CPU 主导像素转换 1. 使用 sws_scale 实现 AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 的...
ffmpeg -hwaccel cuda -c:v h264_cuvid -i 替换.flv -vf subtitles=替换.ass -c:v h264_nvenc -b:v 6000k -c:a copy output.flv -y -hwaccel cuda 调用N卡,本机器无法使用-hwaccel cuvid 参数,使用即报错,有些教程会用cuvid,所以不确定他们教程是否正确还是显卡限制 ...
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 output.mp4 ``` 这将使用 GPU 进行 H.264 解码,提高处理速度。 2.使用 CUDA 加速编码 使用`-c:v h264_nvenc` 或 `-c:v hevc_nvenc` ...