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,参考这篇文章测试了下将一个h264文件转换成avi格式文件并添加时间戳的功能。 二、然后粗略看了以下几篇文章,了解了FFmpeg的代码基本框架和编解码基本流程: FFMPEG源码分析 ffmpeg源码分析一:框架 ffmpeg...
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...
FFmpeg-Python是FFmpeg的Python绑定,使得在Python中使用FFmpeg更加简便和直观。 1. 安装FFMPEG-PYTHON 使用pip安装ffmpeg-python库: pip install ffmpeg-python 2. 基本用法 ffmpeg-python提供了简洁的接口,可以方便地进行音视频处理。 视频转换 使用ffmpeg-python进行视频格式转换: import ffmpeg ffmpeg.input('input.mp4...
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...
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。
nvenc用于ffmpeg硬件加速,moviepy会产生损坏的mp4 我一直在尝试创建一个Python应用程序,它需要一个mp4文件、一个mp3文件和一个字幕词典来生成一个输出mp4文件。 我让它工作得很好,但我发现在调用write_videofile()时,libx264编解码器非常慢,尤其是在使用CompositeVideoClip对象时。我想用我的GPU来加速编码过程,所以在...
这将安装编译OpenCV所需的依赖项,包括编译工具、图像处理库和Python开发环境。步骤3:安装CUDA(可选)如果您希望使用GPU加速,您需要安装CUDA。访问NVIDIA官网下载并安装适合您显卡的CUDA版本。在安装过程中,请确保选择正确的安装选项,以便在后续步骤中正确配置OpenCV。步骤4:下载OpenCV源码使用git克隆OpenCV源码到您的本地计...
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 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。...