Qt/C++音视频开发：使用通用GPU显示

最新推荐文章于 2025-10-11 17:16:54 发布
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本文探讨了在Qt/C++环境中如何使用通用GPU显示技术处理和显示音视频。通过结合Qt、FFmpeg库以及OpenGL，实现GPU加速的图像处理和视频播放。文中提供了一个简单的代码示例，展示如何加载视频文件并用OpenGL进行渲染，但详细实现如视频帧到OpenGL纹理的绑定等未在此详述。

在Qt/C++音视频开发中，通用GPU显示是一个重要的技术，它可以实现高效的图像和视频处理，并将结果显示在屏幕上。本文将介绍如何使用通用GPU显示来实现音视频的处理和显示。

首先，我们需要准备一个基于Qt的项目，并确保已经正确配置了Qt和相关的库文件。接下来，我们将使用FFmpeg库来处理音视频文件，并使用OpenGL来进行GPU加速的图像处理和显示。

以下是一个简单的示例代码，用于加载视频文件并将其显示在屏幕上：

#include <QApplication>
#include <QOpenGLWidget>
#include
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Qt/C++音视频开发21-通用硬解码
Qt/C++视频监控/推流/物联网/大屏系统/自定义控件/UI定制/输入法
08-31 3442
一、前言 硬件解码是图形芯片厂家提出的用GPU资源解码视频流的方案，与之相对的是软解，也就是传统的用CPU承担解码工作的方案；优点是效率高，功耗低、热功耗低，缺点是缺乏有力的支持（包括滤镜、字幕等），局限性较大（例如打开硬件解码后PC的节能方面的功能失效cnq等），设置较为复杂；需要硬件有硬件解码模块、相关的驱动配合、合适的播放软件以及对播放软件正确的设置，缺一而不能开启硬件解码功能，主流的硬件解码方案由Intel、AMD-ATI以及Nvdia推出。 目前主流的播放器都支持硬解码，没有硬解码的播放器都是耍流
Qt音视频开发 使用GPU显示
DevForge的博客
08-15 654
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QWidget 如何设置GPU渲染
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honker 专栏
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高性能需求：使用或 Qt Quick。需要兼容性：考虑设置环境变量启用 OpenGL。复杂场景：结合和 GPU 渲染。
使用GPU硬件加速FFmpeg视频转码
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本文内容包括：在Linux环境下安装FFmpeg通过命令行实现视频格式识别和转码有Nvidia显卡的情况下，在Linux下使用GPU进行视频转码加速的方法。
Qt/C++编写安防视频监控系统27-GPU显示
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一、前言 之前用ffmpeg解码的时候，已经做了硬解码的处理，比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理，但是当时解码出来以后，还是重新转成了QImage来绘制，这样就大打折扣了，尽管可以看到GPU使用率有了，但是依然耗时的操作还是在CPU绘制显示，这就显得很尴尬了，Qt封装了大部分的opengl的操作，直接做成了QOPenGLWidget，既支持ffmpeg解码出来的yuyv格式的数据显示，还支持硬解码出来的nv12格式的数据显示，很好很强大，这样的话就大大减轻了CPU的压力，专门交给
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一、前言 自从视频监控系统的内核不断增加，从最初的vlc到ffmpeg然后到mpv，后面还陆续增加了海康sdk等，每次增加一个内核，整个视频监控系统就有三五个代码文件需要修改，而且大部分是重复的代码，通过define来区分不同的内核，所以重新整理了一个视频类，里面就define处理好了，提供了个公共接口，在需要的地方直接实例化一个类就行，而不需要在不同的地方实例化不同的类，大大减轻了后期的工作量，也复用了很多代码。 通用视频控件基本功能： 调用setUrl函数设置要播放的视频文件或者流地址。 调用open
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Qt/C++音视频开发：利用海康SDK回调获取数据并进行GPU绘制的实现
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至此，我们完成了使用海康SDK回调获取音视频数据，并通过GPU进行绘制的实现。通过以上步骤，你可以在Qt/C++项目中使用海康SDK获取音视频数据，并在OpenGL窗口中进行GPU绘制。在绘制函数中，首先将视频数据绑定到OpenGL纹理上，然后使用OpenGL绘制一个矩形，并将纹理映射到矩形上。在回调函数中，将获取到的视频数据赋值给videoWidget的成员变量，并更新OpenGL窗口进行绘制。在回调函数中，可以通过SDK提供的接口获取到视频数据的原始数据指针data，以及视频的宽度和高度。
Qt/C++ 音视频开发：指定 MJPEG/H264 格式采集本地摄像头并存储文件到 MP4，设备推流与采集推流
走向CTO的路上...
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通过本文，我们了解了如何使用 Qt 和 C++ 从本地摄像头采集视频，并进行存储和推流。我们探讨了其中涉及的关键技术、流程以及实际代码实现。
在 C++ 和 Qt 中如何利用GPU加速计算
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预先准备 在已经安装过cuda的前提下，没装过看我Ubuntu16.04安装cuda+cudann+tensorflow，注意只看cuda安装章节就好了。 首先你看下装好的驱动版本满不满足nvidia-video-codec-sdk的要求，比如截止到本文之前，sdk8.2需要NVIDIA Linux display driver 396.24 or newer具体什么需求参考上述链接，里面也有...
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1.解码而言相对比较容易，但是有一点可能就是用find_decoder_by_name的api时，可能会找不到"libx264"的解码器，这可能是因为ffmpeg在编译时没有将x264的库编译进去，导致出现该问题，不妨去命令台看看是否有x264的编解码器，重新下载一个别人编译好的（小tips:这些资源和整个安装环境配置过程可去零声教育的QQ机构群里白嫖，但笔者并没有推荐去它们那边培训的意思）。（4）解码播放占用CPU过高，可以考虑用openGL渲染占用GPU播放，可以有效降低内存使用。
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Qt/C++编写4K/8K大分辨率播放器（8K占用1%CPU）
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在经过多种内核的洗礼以后，逐渐对不同内核的不同音视频文件和视频流进行大量的对比测试，比如测试对各种格式的支持性，对各种网络流的支持程度，在同一个地址下占用的CPU/GPU资源比对，最终发现播放器这块mpv优于vlc（可能vlc的插件太过于庞大臃肿），尤其是对8K视频的支持，Qt自身的QMediaplayer也是非常吃力，哪怕用的是性能暴增的Qt6，估计还是没有单独对这种超大分辨率进行友好的处理，可能用的极少吧。
FFMPEG--获取usb摄像头视频
Every moment of My life !!!
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环境 FFMPEG 版本 ffmpeg-4.3.1.tar.bz2 ./configure --prefix=./install --enable-shared --disable-static --disable-x86asm 文件目录 ├── 3rdparty │ ├── ffmpeg │ │ ├── include │ │ │ ├── libavcodec │ │ │ ├── libavdevice │ │ │ ├── libavfilter │
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