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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...
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加速的命令行操作 3.4 掌握FFmpeg GPU加速的Python...
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 使用Intel Quick Sync Video: ffmpeg -hwaccel qsv -i input....
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.
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源码到您的本地计算机。在终端中输入以下命令: git clone https://github.com/opencv/opencv.git 这将下载OpenCV...
6.1 硬件加速 使用NVIDIA GPU加速(需要安装CUDA): cmd= f"ffmpeg -hwaccel cuda -i {input_file} {output_file}" AI代码助手复制代码 6.2 多线程处理 cmd= f"ffmpeg -i {input_file} -threads 4 {output_file}" AI代码助手复制代码 6.3 选择合适的编码器 ...
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。
这个项目最早由Fabrice Bellard发起,2004年至2015年间由Michael Niedermayer主要负责维护。许多FFmpeg的开发人员都来自MPlayer项目,而且当前FFmpeg也是放在MPlayer项目组的服务器上。项目的名称来自MPEG视频编码标准,前面的"FF"代表"Fast Forward"。 FFmpeg编码库可以使用GPU加速。
() except ImportError: return False # 读取并显示视频帧 while True: in_bytes = ffmpeg_cmd.stdout.read(width * height * 3) if not in_bytes: break frame = ( np.frombuffer(in_bytes, np.uint8) .reshape([height, width, 3]) ) cv2.imshow('RTSP Stream (GPU if CUDA)', frame) if cv2...