ffmpeg gpu加速 python 1.前言: 项目中有需要,将摄像头的视频流进行转换。包括实时流的转换,和本地视频文件的转换。选用FFmpeg这一开源包来完成这一需求,下面是我从零开始的过程。 2.步骤: 一、我先去官网把源码下载到本地,然后看了下目录结构和ffmpeg.c文件中的main函数;并下载了二进制文件,参考这篇文章测试...
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...
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...
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...
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. ...
从FFmpeg官网下载适合你系统的版本。解压文件，并将bin目录的路径添加到系统的环境变量中。打开命令提示符，输入ffmpeg -version，确认安装成功。2. 检查项目依赖 如果你在编程项目中使用了FFmpeg库（如通过Python的ffmpeg-python库），请确保已正确安装相关依赖。例如，在Python中，可以通过以下命令安装：pip install ...
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.
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...
Opencv是当前比较热门的图像处理开源算法库,但是随着深度学习在图像存储里领域的大放异彩,基于python的图像处理和深度学习算法大有超越opencv的趋势。opencv在最近的版本更新中,重点都放在了人工智能算法方面,本文介绍linux环境下配置支持GPU/cuda的ffmpeg和opencv开发环境,并将其中遇到的问题记录下来,方便查询。
例如,可以使用以下命令来设置GPU设备编号: ffmpeg -hwaccel_device 0 -i input.mp4 output.mp4 此命令将使用GPU设备编号0来执行视频编码或解码操作。 总之,hwaccels参数是FFmpeg中用于启用硬件加速功能的重要参数,它可以帮助你加速视频编码或解码操作,提高处理速度。