How To: Fix “No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to bgr24.” | OpenCV-2.2.0 & Ubu

本文详细介绍了在Ubuntu环境下使用ffmpeg进行YUV到RGB颜色空间转换时遇到的问题及解决方案,包括重新编译ffmpeg和x264,以及运行特定命令来消除错误警告。
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ACE-Step是由中国团队阶跃星辰(StepFun)与ACE Studio联手打造的开源音乐生成模型。 它拥有3.5B参数量,支持快速高质量生成、强可控性和易于拓展的特点。 最厉害的是,它可以生成多种语言的歌曲,包括但不限于中文、英文、日文等19种语言

This problem is basically an issue converting YUV to RGB using ffmpeg, in order for it to work ffmpeg needs to be recompiled with x264. To get around it use the following to recompile ffmpeg and OpenCV 2.1/2.2:

  1. Follow steps 1-to-4 of FakeOutdoorsman’s guide on ubuntuforums.org – here
  2. OpenCV 2.1/2.2 Install Guide by Sebastian Montabone - here


another solution:


http://ozbots.org/opencv-install-troubleshooting/


Problem
$ ./my_webcam_program
[swscaler @ 0x89c3e30]No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to bgr24.
[swscaler @ 0x8893810]No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to bgr24.
[swscaler @ 0x889c5b0]No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to bgr24.
Last message repeated 1 times

 
Solution
The “accepted” solution is to rebuild x264 and ffmpeg with the shared library option. To rebuild x264, change to the directory where you untared the x264 source files, and enter the following commands:
./configure --enable-shared --enable-pic
make
sudo make install

 
To rebuild ffmpeg, change to the directory where you untared the ffmpeg source files, and enter the following commands:

./configure --enable-gpl --enable-libfaac --enable-libmp3lame --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libtheora --enable-libvorbis --enable-libx264 --enable-libxvid --enable-nonfree --enable-postproc --enable-version3 --enable-x11grab --enable-shared
make
sudo make install

After rebuilding x264 and ffmpeg, you do not need to rebuild OpenCV. If the swscaler message still occurs when you run your program, run sudo ldconfig, and run your program again.

This solution comes from the following thread on ubuntuforums.org: http://ubuntuforums.org/showthread.php?t=1471616

Unfortunately for me, configuring and recompiling x264 and ffmpeg does not make the warning meesage go away. If try the solution above, please let me know in the comments if it works for you.



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<think>首先,用户在询问关于FFmpeg警告“No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to rgb24”的解决方案。用户指定了从yuv420p到rgb24的颜色空间转换,而不是引用中的bgr24。我需要专注于这个具体问题。 关键点: - 警告表示FFmpeg在从yuv420p转换到rgb24时没有找到加速的色彩空间转换。 - 这可能发生在使用FFmpeg处理视频时,尤其是在Python库如PyTorch或OpenCV中。 - 用户提到训练时打印太多,影响了输出,所以需要解决这个问题来抑制警告或启用加速。 从引用中: - 引用[1]提到这是一个警告,在PyTorch训练中导致输出混乱。 - 引用[2]建议重新编译x264和FFmpeg,启用共享库和PIC(位置无关代码),但这针对的是bgr24,而用户需要rgb24。原理应该类似,因为rgb24bgr24都是RGB格式,只是字节顺序不同。 一般解决方案: 1. **抑制警告**:在代码中抑制FFmpeg的日志输出,以避免控制台被淹没。 2. **启用加速转换**:通过重新编译FFmpeg,确保支持硬件加速或优化的色彩空间转换。 3. **使用替代方法**:在Python中使用其他库来处理转换,如OpenCV或PyTorch内置函数。 步骤回答: 1. **理解问题**:解释警告的含义。 2. **解决方案选项**: - 抑制日志输出。 - 重新编译FFmpeg以支持加速。 - 使用软件转换或优化设置。 3. **具体指令**:提供详细步骤,特别是针对rgb24。 4. **代码示例**:如果适用,展示如何在Python中实现。 由于用户提到PyTorch,我应该建议在PyTorch环境中处理。 相关引用: - 引用[2]建议重新编译x264和FFmpeg。这通常有效,但需要编译步骤。 - 对于rgb24,过程类似。 完整解决方案: - 先尝试简单方法:抑制警告。 - 如果无效,则建议重新编译。 在回答中: - 使用中文,因为系统指令要求中文。 - 结构化回答:清晰、逐步。 - 生成相关问题:在末尾添加相关问题。 - 添加引用标识:如[^1],但用户提供的引用是参考性的,我需要基于知识回答。 用户真正的需求:寻找从yuv420p到rgb24的加速解决方案,并解决警告问题。 可能的解决方案: 1. **抑制FFmpeg日志**: - 在Python中设置FFmpeg日志级别。 - 示例:`av.logging.set_level(av.logging.PANIC)` 或使用环境变量。 2. **重新编译FFmpeg**: - 启用共享库和PIC。 - 确保支持必要的编解码器和优化。 3. **使用OpenCV或其他库**: - OpenCV有高效的色彩空间转换函数。 - 在PyTorch中,使用`torchvision.transforms`或类似。 针对rgb24- rgb2424位RGB格式,字节顺序为R,G,B。 - 在FFmpeg中,像素格式是`rgb24`。 编译FFmpeg步骤(基于引用[2]): 1. 安装依赖。 2. 编译x264:`./configure --enable-shared --enable-pic && make && sudo make install` 3. 编译FFmpeg:类似命令,添加选项如`--enable-gpl --enable-libx264`等。 4. 针对颜色转换,可能需要启用libswscale优化。 在Python中抑制警告: - 使用`os.environ`设置日志级别。 - 示例:`os.environ['FFREPORT'] = 'level=error'` 或类似。 回答结构: 1. 解释问题。 2. 提供解决方案: a. 快速修复:抑制警告。 b. 永久修复:重新编译FFmpeg。 c. 替代方法:使用OpenCV。 3. 代码示例。 4. 相关问题。 最后,生成相关问题。</think>### 解决“No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to rgb24”警告 在使用FFmpeg进行视频处理时,出现警告“No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to rgb24”表示FFmpeg在将YUV420P格式(一种常见的视频帧格式)转换为RGB24格式(24位RGB颜色空间)时,未能找到硬件加速或优化的软件转换路径。这通常发生在使用PyTorch、OpenCV或其他依赖FFmpeg的库时,可能导致控制台输出过多日志(尤其在训练循环中),影响正常输出显示(如损失值和精度)。以下是逐步解决方案,基于FFmpeg的工作原理和常见优化方法。 #### 1. **理解警告原因** - **YUV420P到RGB24转换**:YUV420P是一种节省带宽的视频格式,而RGB24是图像处理中常用的格式(例如在PyTorch中用于张量操作)。FFmpeg的`libswscale`库负责此转换,如果未启用硬件加速(如GPU)或优化的软件路径(如SIMD指令),它会回退到较慢的通用转换,并打印此警告。 - **影响**:警告本身不阻止程序运行,但大量日志会淹没控制台(尤其在PyTorch训练中),导致关键信息丢失[^1]。 - **加速缺失原因**:通常是由于FFmpeg编译时未启用特定优化(如`libswscale`的硬件支持),或系统缺少依赖库。 #### 2. **快速修复:抑制警告输出** 如果不需要启用加速转换,只需避免日志干扰,可以在代码中设置FFmpeg的日志级别。这是最简单的方法,适用于PyTorch或Python环境。 - **在Python中设置日志级别**: ```python import os # 设置FFmpeg日志级别为"error"或更高,只显示错误信息,抑制警告 os.environ['FFREPORT'] = 'level=error' # 全局设置 # 或在PyTorch数据加载前添加(如果使用torchvision) import torchvision torchvision.set_video_backend("pyav") # 确保使用PyAV后端(基于FFmpeg) ``` 此方法立即生效,无需重新编译。但注意:它只隐藏警告,不解决转换性能问题。 #### 3. **永久修复:重新编译FFmpeg以启用加速转换** 要真正启用硬件或优化软件转换,需要重新编译FFmpeg,确保`libswscale`库支持加速。这适用于`yuv420p`到`rgb24`的转换(与`bgr24`类似,但字节顺序不同)。以下是详细步骤(基于Linux/Ubuntu系统,Windows/macOS类似但需调整路径)[^2]: **步骤:** 1. **安装依赖**: ```bash sudo apt update sudo apt install build-essential nasm yasm cmake libtool pkg-config libfreetype6-dev ``` 2. **编译和安装x264(H.264编码库,支持色彩转换优化)**: ```bash git clone https://code.videolan.org/videolan/x264.git cd x264 ./configure --enable-shared --enable-pic # --enable-pic确保位置无关代码,支持动态链接 make -j$(nproc) sudo make install ``` 3. **编译和安装FFmpeg(启用优化选项)**: ```bash git clone https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git cd ffmpeg ./configure \ --enable-gpl \ # 启用GPL许可的库 --enable-libx264 \ # 链接x264 --enable-shared \ # 构建共享库 --enable-pic \ # 支持位置无关代码 --enable-swscale \ # 确保swscale启用 --enable-optimizations # 启用编译器优化 make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig # 更新库缓存 ``` 4. **验证安装**: ```bash ffmpeg -pix_fmts | grep rgb24 # 检查rgb24支持 ffmpeg -h filter=scale # 查看scale过滤器是否支持硬件加速 ``` 如果输出显示`rgb24`和优化选项(如`mmx`或`sse`),表示加速已启用。 **注意事项**: - **系统兼容性**:在Windows上,可使用MSYS2或Cygwin编译;macOS上使用Homebrew(`brew reinstall ffmpeg --with-options`)。 - **Python集成**:重新编译后,确保Python环境使用新FFmpeg。在虚拟环境中,运行`pip uninstall ffmpeg-python && pip install ffmpeg-python --no-binary :all:`强制源码重编。 - **性能提升**:启用后,转换速度可提升2-5倍,减少CPU占用。 #### 4. **替代方法:使用OpenCV或PyTorch内置转换** 如果重新编译复杂,可以使用其他库绕过FFmpeg警告: - **OpenCV方法**:OpenCV有高效的颜色转换函数。 ```python import cv2 # 假设frame是YUV420P数据(如从视频帧读取) # 先将YUV420P转换为BGROpenCV默认),再转RGB24 rgb_frame = cv2.cvtColor(yuv_frame, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420) # YUV420P到BGR rgb_frame = cv2.cvtColor(rgb_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR到RGB24 ``` OpenCV通常使用硬件加速(如OpenCL),避免FFmpeg警告。 - **PyTorch方法**:在数据加载时使用`torchvision.transforms`。 ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), # 假设输入是YUV帧,需先转换为PIL图像 transforms.ToTensor() # 自动转换为RGB张量 ]) # 在DataLoader中使用 ``` 此方法在GPU上更高效,适合训练循环。 #### 总结建议 - **优先尝试**:先使用日志抑制(步骤2)快速解决问题。如果转换性能不重要,这已足够。 - **追求性能**:重新编译FFmpeg(步骤3)是最可靠方案,尤其对高频视频处理。 - **避免警告**:在PyTorch中,结合OpenCV转换(步骤4)可减少依赖FFmpeg。 通过以上方法,警告将被消除,转换效率提升。如果问题持续,检查系统GPU驱动(如NVIDIA CUDA)是否支持FFmpeg硬件加速。
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