ffmpeg.exe -hwaccel cuvid -c:v hevc_cuvid -i h265toh264.h265 -c:v h264_nvenc -r 30 -y h265toh264.h264 FFmpeg API进行H265裸流文件进行转码H264 在VS2017工程下面使用ffmpeg API的方式实现H265的软件解码成YUV并使用h264_nvenc(NVIDIA硬件编码器)或libx264(h264软件编码器)实现YUV编码成H264...
#define NVIDIA_H264_DECODER "h264_cuvid" #ifdef NVIDIA_H264_DECODER // NVIDIA DECODER result is NV12, filter to YUV420P static AVFilterContext* decoder_filter_out = NULL; static AVFilterContext* decoder_filter_in = NULL; static AVFilterGraph* decoder_graph = NULL; static int decoder_width ...
本文主要介绍 如何在 window10 的环境下编译 ffmpeg 的 NVIDIA GPU硬件编解码器 h264_nvenc 跟 h264_cuvid。 并不是所有的 NVIDIA 显卡都支持 h.264 跟 h.265 编解码的,有些显卡只负责渲染,不支持编解码,例如 GeForce 830M > 945M。 可以通过 Video Encode and Decode GPU Support Matrix ...
1、需要重新编解码的方案: ffmpeg -c:v h264_cuvid -i A.mp4 -i B.mp4 -i C.mp4 -i D.mp4 -c:v h264_nvenc -b:v 4096k output.mkv 上述命令的作用是使用nvidia加速的h264_cuvid解码器对4个mp4文件进行解码,并使用h264_nvenc编码器进行编码,比特率4096k。合并后的文件为output.mkv。 此命令调用...
//codec = avcodec_find_decoder(AV_CODEC_ID_H264); codec = avcodec_find_decoder_by_name("h264_cuvid"); if (!codec) { fprintf(stderr, "Codec not found\n"); exit(1); } 通过id找到的可能并不是你预期中的编解码器 通过name找到的一定是你想要的 ...
本文主要介绍 如何在 window10 的环境下编译 ffmpeg 的 NVIDIA GPU硬件编解码器 h264_nvenc 跟 h264_cuvid。 并不是所有的 NVIDIA 显卡都支持 h.264 跟 h.265 编解码的,有些显卡只负责渲染,不支持编解码,例如 GeForce 830M > 945M。 可以通过Video Encode and Decode GPU Support Matrix查看各种 NVIDIA 显...
codec = avcodec_find_decoder_by_name("h264_cuvid"); if(!codec) { fprintf(stderr,"Codec not found\n"); exit(1); } 通过id找到的可能并不是你预期中的编解码器 通过name找到的一定是你想要的 下面是ffmpeg官方的硬件解码例子 我加上了中文注释方便理解 ...
ffmpeg -hwaccel cuda -c:v h264_cuvid -i input.h264 -c:v h264_nvenc -preset slow -c:a aac output.mp4 其中,input.h264是您获取的相机源文件,output.mp4是解码后的视频文件。 总之,使用FFmpeg可以实现实时解码Android硬件编码H.264相机源的功能。您可以根据自己的需求选择合适的解码方式和优化方...
'-c:v', 'h264_cuvid', # 使用NVIDIA的硬件解码器进行H.264解码 '-i', input_file, # 输入文件 '-t', '00:05:00', # 只处理前5分钟的视频 '-vf', 'scale_cuda=1280:720', # 使用NVIDIA硬件加速进行分辨率缩放 '-c:v', 'hevc_nvenc', # 使用NVIDIA的硬件编码器进行HEVC编码 ...
FFmpeg 通过h264_cuvid、hevc_cuvid和h264_nvenc、hevc_nvenc模块支持硬件加速解码和编码。从源代码构建时激活对硬件加速的支持需要一些额外的步骤: 克隆FFmpeg git 存储库https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git 从NVIDIA网站下载并安装兼容的驱动程序 下载并安装CUDA 工具箱 ...