Nvidia 视频处理框架----1. VideoProcessingFramework 介绍和安装

最新推荐文章于 2025-09-10 09:47:36 发布

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#VideoProcessingFramework #视频编解码

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04环境下搭建NVIDIA的Video Processing Framework (VPF)，包括Python环境配置、cmake安装、Video_Codec_SDK下载、ffmpeg安装及动态库编译，最后完成VPF的编译。VPF提供了视频处理任务的硬件加速，如编码、解码、转码等。

地址：https://github.com/NVIDIA/VideoProcessingFramework

简介：

VPF(VideoProcessingFramework) 是一个视频处理框架。利用c++ 库和python绑定能够提供视频处理任务的硬件加速。例如：编码，解码，转码，颜色空间和像素转换的GPU加速。

安装：

系统：ubuntu16.04

环境准备：

python 环境：基于Miniconda安装python=3.6.8
cmake安装

VPF有cmake版本检查，需要cmake版本大于等于3.10. cmake下载。我安装的是cmake-3.12.1

下载解压

cd cmake-3.12.1
./configure
make 
sudo make install

3.下载Video_Codec_SDK

Video_Codec_SDK 使用的是Video_Codec_SDK_9.1.23

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VideoProcessingFramework:与C ++库的Python绑定集，可为视频解码，编码以及GPU加速的色彩空间和像素格式转换提供完整的硬件加速

04-28

VideoProcessingFramework VPF代表视频处理框架。它是一组C ++库和Python绑定，可为视频处理任务提供完整的硬件加速，例如解码，编码，代码转换以及GPU加速的色彩空间和像素格式转换。 VPF还支持将诸如解码视频帧之类的GPU内存对象导出到PyTorch张量，而无需“主机到设备”副本。

基于windows11编译nvidia的VideoProcessingFramework库

08-01

基于windows11编译的nvidia的VideoProcessingFramework库。使用了python3.8+cuda11.4版本编译。该库是 NVIDIA 推出的适用于 Python 的开源视频处理框架。 VPF 是一组开源的 C++ 库和 Python 绑定，可与其封闭源代码 Codec SDK 进行交互。该框架的功能是简化从 Python 开发 GPU 加速视频编码 / 解码的过程。可为视频处理任务（例如解码，编码，代码转换以及 GPU 加速的色彩空间和像素格式转换）提供完整的硬件加速。VPF 利用 NVIDIA Video Codec SDK 来提高灵活性和性能，并为开发人员提供 Python 固有的易用性。使用时只需要pip install PyNvCodec-0.1.0-cp38-cp38-win_amd64.whl即可使用。使用方式参考：SampleDecodeRTSP.py

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Ubuntu上安装NVIDIA VideoProcessingFramework (VPF)

TracelessLe的专栏

09-15

4035

引言安装参考官方给的安装教程，以Linux系统为例，Windows系统请直接查看官网教程。预先安装依赖（1）安装Nvidia video driver和CUDA SDK ①按照最新的CUDA和英伟达显卡驱动，需要注意版本对应。 ②下载NVIDIA Video Codec SDK并解压备用，官网下载需要注册，可以直接从优快云下载。（2）从源码安装FFMpeg 推荐从源码安装FFMpeg： cd ~/installs git clone https://github.com/FFmpeg/FFm

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基于windows11环境编译英伟达GPU的python-vpf硬编解码库

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4278

引言 VPF代表视频处理框架。它是一组C ++库和Python绑定，可为视频处理任务提供完整的硬件加速，例如解码，编码，转码以及GPU加速的色彩空间和像素格式转换。 VPF还支持将诸如解码视频帧之类的GPU内存对象导出到PyTorch张量，而无需“主机到设备”副本。这是VPF的简介，可以看出，它是python中能进行硬解码的模块，相比于opencv来讲，它可以将解码的步骤全部交给GPU继而能让CPU更加的高效。但目前因为比较新不够成熟，所以有些函数依然会有很多的bug，下面介绍搭建过程和测试demo：

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引言本篇是翻译自VPF原作者在论坛上发布的关于VPF的方法以及原理介绍，基本上涵盖了整个python硬解码的过程，能对视频的编解码也能有一个很全面的认识。 VideoProcessingFramework介绍从Kepler一代的NVIDIA GPU开始支持加速的硬件视频编码，而Fermi一代以来的所有GPU都通过NVIDIA Video Codec SDK支持硬件视频加速解码。在表现出出色的性能和灵活性的同时，它需要C / C ++的知识。另一个选择是使用第三方库和应用程序，例如FFmpeg或GStr

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化州陈陆亮

03-05

809

【代码】VideoProcessingFramework硬解播放h265/264的码流，同时转换成cv2的实例。

【编码推流】安装VPF-20210222视频处理框架-补充1

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748

【编码推流】安装VPF-20210222视频处理框架-补充11、背景2、关于python包的指定3、编译安装VPF4、部分编译报错5、详细编译日志 1、背景本博客是对“安装VPF-20210222视频处理框架”博客的补充。关于安装VPF-20210222视频处理框架参考：【编码推流】安装VPF-20210222视频处理框架 https://blog.csdn.net/jn10010537/article/details/124738871 2、关于python包的指定在【编码推流】安装VPF-202

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