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#利用多个GPU加速 import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,1,0' 1. 这是存在多个GPU的电脑上可以实现的,只要放在你编写的代码中即可。 其中, os库提供通用的,基本的操作系统交互功能,与操作系统相关的,包括常用路径操作,进程管理,环境参数等 所以这里需要import os库来进行加速 2、CPU加速 利用jit...
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...
gpu_options = tf.GPUOptions(visible_device_list='0') config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) s = config.SerializeToString() b = ''.join("%02x" % int(ord(b)) for b in s[::-1]) print('0x%s' % b) 假如上述python脚本的输出是0x30012a0332,那么指定使用gpu0的FFmpeg命令行如...
在Python中,可以这样设置: ffmpeg.input('input.mp4').output('output.mp4', threads=4).run() 2. 硬件加速 FFmpeg支持硬件加速,可以利用GPU进行编码和解码,加快处理速度。以下是一些常用的硬件加速选项: 使用NVIDIA GPU加速: ffmpeg -hwaccel cuda -i input.mp4 output.mp4 ...
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.
使用FFmpeg开启GPU加速技术,首先需要确保计算机的显卡支持GPU加速,并且安装了相应的显卡驱动程序。当这些条件满足后,我们可以通过在FFmpeg命令行中添加一些特定的参数来开启GPU加速。例如,通过加入"-hwaccel cuvid"参数,可以在NVIDIA的GPU显卡中开启硬件加速;而"-hwaccel qsv"参数则可以在Intel的GPU中开启GPU加速。简单地改...
随着视频分辨率提升,以及编码格式的复杂性,OpenCV 在功能和性能上都力不从心。开源的 ffmpeg 工具支持众多格式的编解码器,且支持GPU。NVIDIA 自带了GPU编解码器,白送的性能为啥不用呢。但ffmpeg 一般的使用场景是命令行,怎么用ffmpeg 把视频帧读到python 里面呢?这里推荐ffmpegcv工具。
使用ffmpeg API指定GPU可以通过以下步骤实现: 1. 确保你的系统支持GPU加速,并且已经安装了相应的GPU驱动程序。 2. 下载并编译FFmpeg库,确保在编译时启用了GPU加速选项。...
在Ubuntu 20.04系统上,您可以按照以下步骤来安装和配置OpenCV(GPU)+Python+Conda+FFmpeg。我们将详细介绍每个步骤,并为您提供一些有用的建议和技巧。步骤1:更新系统首先,确保您的系统是最新的。打开终端并输入以下命令: sudo apt update sudo apt upgrade 这将更新您的系统和已安装的软件包。步骤2:安装依赖项接下来...