1. 使用 sws_scale 实现 AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 的直接转换(cpu 层面) 这是我第一次使用的方式,模仿 cpu 上软解码(获取视频帧,并存储为bmp格式,经验原则,这种方式最容易想到)运行结果: 失败,bad src img pointers 运行结果如下图所示: 问题原因: 如代码 hw_decode_cuvid_origin.c 中所示...
and it must be explicitly enabled by passing --enable-libnpp, --enable-cuda-nvcc and --enable-nonfree flags to ./configure at compile time when building FFmpeg from source. Use this filter in place of scale_cuda wherever possible.
ffmpeg -i HexaLift1.mp4 -vf scale=1920:1080 HexaLift11080P.mp4 上面是使用cpu,CPU使用率100%,用时1分41秒。CPU型号是Intel(R)_Core(TM)_i7-8750H_CPU_@_2.20GHz 6核。 ffmpeg -hwaccel cuda -hwaccel_output_format cuda -i HexaLift1.mp4 -vf scale_cuda=1920:1080 -c:a copy -c:v h264...
解码数据ffmpeg提供了比较好理解的接口avcodec_send_packet和avcodec_receive_frame从函数名上我们就能很容易明白其作用是什么。另外转码使用的是sws_scale进行转码,需要注意的是转码出来的frame的内存即pbuffer需要我们自己维护,ffmpeg提供了计算需要内存大小的函数av_image_get_buffer_size。其他需要注意的点是: 调用avcode...
ffmpeg -vsync 0 –hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i input.mp4 -c:a copy –vf scale_npp=1280:720:interp_algo=super -c:v h264_nvenc -b:v 5M output_720.mp4 混合CPU 和 GPU 处理 有时MIG 需要混合使用 CPU 和hwupload_cuda处理。例如,您可能需要在 CPU 上解码,因为-hwaccel cuvid解码器不...
gpu decoded frame pix format AV_PIX_FMT_CUDA 直接在显存中 转化为 AV_PIX_FMT_BGR24 可行路径,试了三种: 两种cpu层面转换像素格式 的方法(1种失败,1种成功); 直接使用ffmpeg api 在gpu层面进行像素格式转换(失败) CPU 主导像素转换 1. 使用 sws_scale 实现 AV_PIX_FMT_CUDA-> AV_PIX_FMT_BGR24 的...
编译FFmpeg4.4 出现libavfilter/vf_scale_cuda_bicubic.ptx.c(2818): fatal error C1060: compiler is out of heap space 不要将scale_cuda 编译进去或者 --disable-filters configure 出现 ERROR: cuvid requested, but not all dependencies are satisfied: ffnvcodec ...
ffmpeg -y -vsync 0 -hwaccel_device 0 -hwaccel cuvid -hwaccel_output_format cuda -ss 00:00:00 -to 00:02:00 -accurate_seek -i input.mp4 -c:v h264_nvenc -profile:v main -level 4.2 -crf 0 -vb 4000K -tune flim -gpu 1 -threads 8 -2pass 1 -vf scale_cuda=1920:1080 output.mp4...
FFmpeg-n4.4.1 版本源码在 编译 CUDA 硬件编解码 还会报一个错误,错误提示如下: "libavfilter/vf_scale_cuda_bicubic.ptx.c(1925): fatal error C1091: compiler limit: string exceeds 65535 bytes in length" 这是一个 FFmpeg-n4.4.1 的一个bug,可以用 此patch来修复。修复之后要重新 configure。
下面开始安装 CUDA Toolkit 10.1,安装界面如下,选择自定义安装。 为了更快地安装,我们只需要选择 Development 跟 Runtime ,这两个是编译环境跟运行时,也就是会把一些 头文件, lib 导入库 跟 dll 库 安装到我们电脑。