FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用。Video Codec SDK包含完整的的高性能工具、源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上。从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API)。从硬件...
一、FFmpeg与显卡加速转码 FFmpeg是一款强大的视频处理工具,支持多种视频格式和编解码器。通过结合显卡加速技术,FFmpeg能够充分利用GPU的计算能力,实现高效的视频转码。 NVIDIA GPU硬件编解码技术是一种基于显卡的视频编解码技术,它利用显卡中的CUDA核心进行视频编解码运算,从而大大提高了视频转码的速度。 二、安装与配置...
-hwaccel cuvid:指定使用cuvid硬件加速 -c:v h264_cuvid:使用h264_cuvid进行视频解码 -c:v h264_nvenc:使用h264_nvenc进行视频编码 -vf scale_npp=1280:-1:指定输出视频的宽高,注意,这里和软解码时使用的-vf scale=x:x不一样 转码期间使用nvidia-smi查看显卡状态,能够看到ffmpeg确实是在使用GPU进行转码: +...
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,其中就包含了视频的编解码。 1.下载https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.44-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get...
这条使用gpu,具体参数使用有变化,命令在执行时GPU使用率98%,用时13秒。我测试的GPU是NVIDIA GeForce GTX 1060,6G显存。 命令说明: -hwaccel cuda:启用CUDA硬件加速解码。这将利用NVIDIA GPU来加速视频解码过程,以提高性能。 -vf scale_cuda=1920:1080:使用CUDA硬件加速进行缩放操作,将视频分辨率从当前尺寸调整到192...
NVIDIA Jetson系列平台以其强大的GPU计算能力,在边缘计算、机器视觉、自动驾驶等领域得到了广泛应用。在视频处理领域,利用Jetson的GPU进行硬件编解码加速,可以显著提升处理速度和效率。FFmpeg作为一个功能强大的多媒体处理工具,支持多种编解码器和硬件加速技术,是实现这一目标的理想选择。 环境准备 在开始之前,请确保你的...
ffmpeg实现GPU(硬编码)加速转码 # 项目场景: 提示:ubuntu16将视频流(监控流)数据转码,使用GPU实现加速转码: 例如:将一个路径中的h265编码视频流数据转换为h264编码视频流数据,并输出到另一个路径中 准备工作 确定服务器有GPU lspci | grep NVIDIA # 查看NVIDIA显卡 ...
中我们介绍硬件视频编解码的一般方案，本文我们进一步介绍音视频编解码如何在ffmpeg使用显卡硬件进行加速。
windowsFFMPEG调用GPU ffmpeg gpu加速 1、首先安装nvidia显卡驱动,安装显卡驱动对应的CUDA,安装和CUDA对应的cudnn,不清楚的小伙伴请移步到Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制_BetterJason的博客 2、 安装必要软件包 sudo apt install autoconf automake build-essential cmake git-core libass...
在Windows 10下,可以通过以下步骤使用ffmpeg调用NVIDIA的硬件加速来处理wmv视频:1. 安装NVIDIA的显卡驱动程序:确保你的计算机上安装了最新版本的NVIDIA显卡驱动程序。你...