适用于 Python GPU 加速视频处理的 PyNvVideoCodec 2.0 新增功能

项目地址：
github地址：https://github.com/hwua-hi168/quantanexus
gitee地址：https://gitee.com/hwua_1/quantanexus-docs
公有云版地址： https://www.hi168.com

Python 中的硬件加速视频处理变得更加便捷。 PyNvVideoCodec 是一个基于 NVIDIA Python 的库，专为 GPU 加速的视频编码、解码和转码而设计。该库直接构建于低层级的 NVIDIA 视频编解码器 SDK 之上，轻量高效，采用麻省理工学院开源许可，可通过 pip 轻松安装。其性能接近原生 SDK，使用简洁高效。

PyNvVideoCodec 2.0 是一项重要升级，使开发者、研究人员和工程师能够使用熟悉且灵活的 Python 语言构建高性能的视频处理工作流。

无论您是在进行视频分析、AI 预处理、媒体转码还是实时流媒体传输，PyNvVideoCodec 2.0 都能兼顾 C++ 的运行速度与 Python 的使用便捷性，同时带来更丰富的功能、更出色的性能以及更广泛的编解码器支持。继续阅读以了解详细信息。

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图 1。PyNvVideoCodec 视频处理管线可围绕 AI 或信号处理阶段实现 GPU 加速的解码和编码操作

图 2。使用 PyNvVideoCodec 进行 GPU 加速视频处理的软件堆栈

PyNvVideoCodec 2.0 有哪些新功能？

PyNvVideoCodec 2.0 版本带来了多项强大功能，致力于优化 AI、广播、多媒体及流媒体应用中的视频工作流程，显著提升了在解码、编码和转码方面的性能与功能。

解码增强功能

PyNvVideoCodec 2.0 新增的解码增强功能包含以下内容：

• 帧采样和查找：灵活的帧检索 – 顺序、随机、定期、批量、切片，甚至是目标帧速率。
• 解码器缓存：非常适合短片段，无需完全重新初始化即可重复使用解码器。
• 线程解码器：通过在后台线程中解码实现零延迟。
• 基于缓冲区的解码：直接从内存缓冲区处理视频，这对于流式传输用例至关重要
• 低延迟解码：支持无 B 帧序列的零延迟解码。
• SEI 提取：提取 SEI 消息，允许访问 HDR 元数据、时间码和自定义用户数据。
• 流式元数据：轻松检索关键帧索引、分辨率、位深度等。
• 优化 GIL 处理：通过更好地处理 C++ 层中的全局解释器锁定 (GIL) ，提高多线程性能。
• 多 GPU 解码：跨 GPU 扩展工作负载。
• 扩展编解码器支持：H.264、HEVC、AV1、VP8、VP9、VC1、MPEG4/ 2/ 1。
• 4：2：2 解码：解码 NV16、P210 和 P216 格式的高保真 4：2：2 H264 和 HEVC 内容。请注意，NVIDIA Blackwell 架构及之后均支持此功能。
• 灵活的输出格式：解码为各种输出格式，包括 NV12、YUV420、YUV444、NV16、P010、P016 和 RGB24 (交错和平面) 。

编码增强功能

PyNvVideoCodec 2.0 新增的编码增强功能包含以下内容：

• 实时编码器重新配置：即时更新编码设置，无需更改。
• SEI 插入：插入 SEI 消息。
• 多 GPU 编码：跨多个 GPU 分发编码。
• 4：2：2 编码：在 H.264/ HEVC 中创建具有广播级质量的 4：2：2 流。请注意，NVIDIA Blackwell 架构及之后均支持此功能。
• 支持扩展输入格式：NV12、YV12、IYUV、YUV444、YUV420_10BIT、YUV444_10BIT、NV16、P210、ARGB、ABGR、ARGB10 和 ABGR10。

转码增强功能

PyNvVideoCodec 2.0 新增了多项转码增强功能，具体包括以下内容：

• 基于片段的转码：使用时间范围对视频片段进行转码，并针对基于深度学习的视频训练工作流程进行优化。

易于安装和定制

使用以下代码安装 PyNvVideoCodec，安装步骤与之前版本保持一致。

pip install PyNvVideoCodec

如需获取完整的源代码并进行自定义（例如启用 NVTX 分析），请从 NVIDIA NGC 下载并安装。

pip install PyNvVideoCodec.zip

如需调整内部结构或从源代码构建，请使用以下代码：

unzip PyNvVideoCodec.zip cd PyNvVideoCodec pip install .

开始使用 PyNvVideoCodec 2.0

PyNvVideoCodec 2.0 为 Python 开发者提供了简便、灵活且功能强大的 NVIDIA Video Codec SDK 性能支持。

为帮助您快速上手，示例 Python 应用程序和完整的 PyNvVideoCodec 文档均附带在 PyPI 和 NGC 包中。从简单的解码与重新编码脚本，到基于分段的转码流程，这些示例旨在无缝集成到您的实际工作流中。

若要以极快速度启动新一代视频应用的开发，请访问 PyPI 或 NVIDIA NGC。