基于FFmpeg + CV-CUDA实现高性能硬件解码与硬件预处理操作 —— YUV420SP(NV12) =＞ BRG24 零拷贝高性能

原创 已于 2023-08-04 11:18:35 修改 · 938 阅读 · 4 ·
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于 2023-08-04 11:12:47 首次发布
本文介绍了如何使用FFmpeg配合CV-CUDA实现基于CUDA的硬件解码和硬件图像处理，包括编译支持CUDA解码的FFmpeg、安装CV-CUDA以及在GPU上执行色域转换和缩放的零拷贝操作，强调了零拷贝在提高性能上的作用，特别是在处理4K视频时的实时分析需求。

1. 编译安装支持CUDA解码的FFmpeg

编译支持CUDA解码的FFmpeg，按照以下步骤操作：

  1. 从FFmpeg官网或GitHub下载源代码。
  2. 安装必要的软件包，例如autoconf，automake，build-essential，cmake，git-core，libass-dev，libfreetype6-dev，libsdl2-dev，libtool，libva-dev，libvdpau-dev，libvorbis-dev，libxcb1-dev，libxcb-shm0-dev，libxcb-xfixes0-dev， pkg-config, texinfo, wget, zlib1g-dev。
  3. 安装汇编编译器： nasm, 
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weixinhum
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6. ffmpeg版本：ffmpeg version 6.1.1-essentials_build-www.gyan.dev Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developer。2. cpu是 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700KF 3.40 GHz。4. gpu内存27.9g( 共享gpu内存15.9g，专用gpu内存 12g)数据速率：2997kbps。总比特率：3377kbps。帧速率：23.98 帧/秒。
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