现通过一个实际的例子,来展示如何利用Python和FFmpeg进行视频转码。 importffmpegdeftranscode_with_gpu(input_file,output_file):(ffmpeg.input(input_file).output(output_file,vcodec='h264_nvenc',preset='fast').run())# 使用示例transcode_with_gpu('input_video.mp4','output_video.mp4') 1. 2. 3. 4...
借助于GPU加速,FFmpeg能够利用显卡的强大算力,提高视频处理的效率,尤其是在处理高分辨率视频时更是显著。 GPU加速简介 GPU(图形处理单元)是一种专门用于处理大量并行计算任务的硬件,特别适合图形和视频处理。通过利用GPU的强大计算能力,FFmpeg能大幅提高视频编码和解码的速度。 安装FFmpeg和必要的Python库 在使用FFmpeg之前...
一、目标人群: 1.1 具有Python操作基础 1.2 具有视频处理需求 1.3 想要掌握GPU加速使用方法人二、课程特点: 2.1 工程实战:非演示demo 2.2 配套源码:附完整的配套工程代码 2.3 案例教程:包括完整的两个实战案例三、学习收益: 3.1 了解FFmpeg硬件加速的基础 3.2 掌握FFmpeg GPU加速的环境部署 3.3 掌握FFmpeg GPU加速的...
首先,要用下面的python脚本生成一串字符串: import tensorflow as tf // 这里的参数0表示指定使用gpu0,如果是"1,2"就表示使用gpu1和gpu2。 // 需要说明的是,这里的数字,可能和nvidia-smi显示的序号不一致。 gpu_options = tf.GPUOptions(visible_device_list='0') config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu...
生成规则比较简单，根据视频总时长，平均截取 8 帧。用户可以从其中选择一张
生成规则比较简单，根据视频总时长，平均截取 8 帧。用户可以从其中选择一张
然而，ffmpeg作为一款功能强大的开源工具，支持多种视频格式的编解码，且具备GPU加速功能，特别是对于NVIDIA用户，其内置的GPU编解码器是一个不容忽视的性能提升点。但ffmpeg通常在命令行环境中使用，如何将视频帧无缝引入Python环境呢？这时，ffmpegcv工具便显得尤为实用。ffmpegcv的主要优势在于它提供了Python...
课程特色: 1.1 工程实战:非demo演示 1.2 案例驱动:两大实战案例 1.3 配套源码:赠送工程源码 适用人群:1. 具有一定的python基础 2.
我们一般用opencv-python里的VideoCapture和VideoWriter类进行视频的读取和写入,默认是用CPU进行解码。有时候我们希望降低CPU的使用率,就可以将视频的解码的部分转移到GPU上,运用ffmpegcv便可完成该功能的实现。 首先贴上ffmpegcv库的简介: FFMPEGCV is an alternative to OPENCV for video read and write. ...
中间处理部分(使用的是python代码)使用CUDA kernel重构,使其能跑在GPU上。另外,里面还有OpenCV的操作,OpenCV的操作是在CPU上的,但我们展示的是没有使用CV-CUDA下的性能,这是因为目前CV-CUDA尚未开源,在GitHub上开源的3DDFA管线是未使用CV-CUDA的版本,所以OpenCV的操作并没有经过GPU加速,还是CPU的版本。