Video_Codec_SDK 编译

最新推荐文章于 2025-03-15 16:10:37 发布
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本文提供了在Linux系统中使用sudo命令安装多个版本的GLEW库的详细步骤,包括libglew-dbg、libglew-dev、libglew1.10、libglewmx-dbg、libglewmx-dev、libglewmx1.13及glew-utils等组件的安装指令。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sudo apt-get install libglew-dbg libglew-dev libglew1.10 libglewmx-dbg libglewmx-dev libglewmx1.13 glew-utils

 

Windows下Video_Codec_SDK的环境配置和简单的硬解码Demo
weixinhum
07-09 8720
最近因为需求以及一直以来觉得CPU解码太傻X，研究了一波硬解码。通过连续三四天不间断的挖坑填坑，大抵总结了网上资料给出的三种操作： 1. 用FFMPEG硬解码完从显存拷回内存，然后就没有然后了，存起来了事。 优点：十分简单，FFMPEG本身就给出了例子，跑就行了。 缺点：从显存拷贝回内存，大多数情况下不如直接用CPU解码，饶了一大圈费力不讨好。 改进方向：研究下显存的处理操作，将显存的数据在显存中...
Video_Codec_SDK_11.1.5.zip
10-19
英伟达(NVIDIA)的Video Codec SDK 11.1.5是一款专为开发者设计的软件开发工具包，主要用于利用NVIDIA显卡的硬件编码和解码能力，以实现高效、高质量的视频处理。该SDK提供了丰富的接口和示例代码，帮助开发者在各种...
英伟达NVIDIA Video Codec SDK编译以及环境设置
weixin_43360707的博客
04-14 6148
这是sdk官网 https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk API文档在这里 https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/nvenc-application-note/index.html 或者到我网站下载： 参考： 浅谈Cuda driver API https://zhuanlan.zhihu.com/p/111602648 ...
Video_Codec_SDK_10.0.26 .zip
08-16
英伟达用于视频解码加速的NVDECODE API。NVIDIA Video Codec SDK包括一整套API，示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
GPU视频编解码：X86 VideoProcessFrame 视频编解码入门（二）
最新发布
weixin_55083979的博客
03-15 801
2. 测试 GPU 硬件编码功能：读取输入视频，解码并编码成 H.264，验证编码的帧数与解码的帧数是否一致。2.设备端为auto-dl的远程设备(在wsl上cuda-11.8编译不出来PyNvCodec)1.基础配置：cuda12.1+python3.12，cuda不要低于12.1，python3.10以上。3.测试在 输入视频分辨率动态变化 时，解码器和编码器的重新配置功能。1.VPF框架目前不支持Jetson系列，实验设备为X86主机，4.中间会出现一个error，安装一下依赖就好了。
opencv、ffmpeg使用nvidia-video-codec-sdk编解码
热爱生活，忠于自己
07-01 5730
opencv很早就支持cuda加速，但是一般用于图像处理模块。在视频读（包含实时视频流）写上，opencv可以使用ffmpeg作为后端进行编解码，通常是cpu软编解。如果ffmpeg的编译支持gpu硬编解，那么opencv的接口就直接支持硬件编解码了。
解决Video_Codec_SDK Samples的几个编译错误
wyw0000的博客
09-27 2582
按照Video_Codec_SDK_10.0.26的Read_Me.pdf生成vs2019工程后，打开工程编译带有cuda cu文件的项目时，报“MSB806 自定义生成已退出,代码为 1”
Video_Codec_SDK_11.0.10_2021
07-23
Nvidia的硬件编解码示例，编译后可用，如何编译可查询本人博客。
Video_Codec_SDK_9.1.23.zip
09-30
《Nvidia NVENC 加速技术详解——基于Video_Codec_SDK_9.1.23》 Nvidia的NVENC（Nvidia Encoder）是一项强大的硬件编码技术，它利用GPU的并行处理能力，为视频编码提供高效能、低延迟的解决方案。在Nvidia的官方SDK...
Video_Codec_SDK_10.0.26.tar.gz
09-21
然后，下载"Video_Codec_SDK_10.0.26.tar.gz"压缩包，并将其解压。解压后的"include"目录应移动到系统头文件路径下，通常是"/usr/include"，这样在编译项目时，系统可以正确找到必要的头文件。 四、使用步骤 1. ...
Video_Codec_SDK_9.0.20 (2).zip
07-24
Video_Codec_SDK_9.0.20 (2).zip是nvidia sdk 。编译opencv时出现cuda10引起的错误，需要将nvidia sdk中的 nvcuvid.h 拷贝到 /usr/local/cuda/include/
Video_Codec_SDK_10.0.26.zip
11-05
Video_Codec_SDK_10.0.26.zip，是Nvidia官方开发的用于GPU加速视频编解码的SDK，本版本为10.0.26。
video_codec：测试所有视频的解码，编码和转码
02-21
video_codec：测试所有视频的解码，编码和转码
Video_Codec_SDK
03-31
环境 作业系统：Ubuntu 18.04.5 LTS x86_64 CUDA：10.0 SDK：Video_Codec_SDK_9.1.23 FFmpeg：N-101443-g74b5564fb5 海湾合作委员会7 的Python：3.6 安装环境 使用NVDECODE API解码任何视频内容 步 使用第三方解析器（例如FFMPEG解析视频bitstream 。 查询解码帧的status 。 根据decoding status ，将解码后的输出用于进一步处理，例如rendering ， inferencing ， postprocessing等。 解码过程完成后，销毁解码器实例。 销毁CUDA上下文。 笔记： CUDA context ：保存所有管理数据以控制和使用设备。 例如，它保存分配的内存列表，包含设备代码的已加载模块，CPU和GPU内存之间的映射。 Bitstr
英伟达 最新的Video_Codec_SDK_9.0.20 sdk
03-15
英伟达 最新的Video_Codec_SDK_9.0.20 sdk 不用去官网，还要注册麻烦
NVIDIA Video Codec SDK简介
网络资源是无限的
07-15 4540
NVIDIA Video Codec SDK简介
[收集]视频编解码codec源代码下载
网络笔记
08-31 2941
x264:git clone git://git.videolan.org/x264.git ffmpegsvn co svn://svn.mplayerhq.hu/ffmpeg/trunk ffmpeg jsvmcvs -d :pserver:jvtuser:jvt.Amd.2@garcon.ient.rwth-aachen.de:/cvs/jvt logincvs -d :ps
CentOS安装NVIDIA Video Codec SDK
柳鲲鹏
06-23 2780
https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk/download
ubuntu x86运行nvidia video_codec_sdk
luozhichengaichenlei的博客
03-08 1497
以Video_Codec_SDK_10.0.26为例子 首先是nvidia的显卡驱动、cuda10.0的安装就不赘述了； 在ubuntu下需要安装vulkan，安装方式为： sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt upgrade sudo apt-get install vulkan-tools vulkan-utils libvulkan1 libvulkan-dev (如果装不下来就一直装，会慢慢装成功的)..
如何运行video_codec_sdk
09-21
运行Video Codec SDK需要以下步骤： 1. 下载Video Codec SDK：首先，你需要从官方网站下载Video Codec SDK的安装文件。根据你的操作系统选择正确的版本，并确保下载的文件完整无损。 2. 安装Video Codec SDK：打开下载的安装文件，并按照向导的指示进行安装。选择你希望安装的目标文件夹和其他选项，然后等待安装程序完成。 3. 配置运行环境：安装完成后，你需要配置运行环境。打开项目所使用的IDE，例如Visual Studio，然后在项目设置中选择Video Codec SDK作为编译的目标。 4. 创建新项目：在IDE中打开新的项目或现有项目，然后添加Video Codec SDK的库文件和头文件。你可以通过将这些文件添加到项目文件夹中或设置编译选项来完成。 5. 编码和解码视频：在项目代码中，使用Video Codec SDK提供的函数和类来进行视频的编码和解码。根据你的需要，配置编码和解码的参数并使用适当的函数调用来执行这些操作。 6. 构建和运行项目：保存项目代码并构建项目。确保没有任何错误或警告。然后，运行项目并观察视频编码和解码的结果。 7. 调试和优化：如果遇到任何问题或希望优化视频编码和解码的性能，你可以使用IDE提供的调试工具和性能分析器来检查和优化代码。 总结起来，运行Video Codec SDK需要下载和安装SDK文件，配置运行环境，创建和配置项目，并在项目代码中使用Video Codec SDK的函数和类进行视频编码和解码。最后，构建和运行项目，并通过调试和优化来提高性能。
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