Ubuntu X86编译安装Gstreamer nvenc插件（硬件编码）

原创已于 2022-09-30 17:22:48 修改 · 1.7k 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#ubuntu #linux #视频编解码 #实时音视频

于 2022-09-30 17:22:12 首次发布

笔记专栏收录该内容

17 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何在最新软件版本下，通过编译Gstreamer插件并整合CUDA 11.7驱动，实现NVENC编码，包括显卡驱动要求、SDK安装、源码编译与配置，以及验证和实际应用测试的过程。

部署运行你感兴趣的模型镜像

1.软件版本：

显卡驱动：≥470.57.02
CUDA版本：≥11.4 (sudo apt install cuda-11-7)
Video_Codec_SDK: ≥11.1.5
(链接：https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk)
gtk-doc版本 : ≥1.12 (sudo apt install gtk-doc-tools)

2.下载Gstreamer源码：

git clone https://github.com/GStreamer/gst-plugins-bad

查看本机gstreamer版本:

gst-launch-1.0 –version

切换插件版本与本机源码版本一致:

cd gst-plugins-bad
git branch -b 1.14.5 (当前我的版本)
chmod 777 autogen.sh
./autogen.sh

3.编译安装：
解压 Video_Codec_SDK_11.1.5 执行下面命令：NVIDIA VIDEO CODEC SDK
Video_Codec_SDK_11.1.5 执行下面命令：

sudo cp Interface/* /usr/local/cuda/include
sudo cp Lib/linux/stubs/x86_64/* /usr/local/cuda/lib64/stubs
cd gst-plugins-bad

NVENCODE_LIBS="-L/usr/local/cuda/lib64/stubs" NVENCODE_CFLAGS="-I/usr/local/cuda/include" ./configure --enable-nvenc --enable-openh264 --with-cuda-prefix="/usr/local/cuda-11.7"
(当前我的cuda版本为11.7)

cd nvenc
make -j4
sudo make install

添加环境变量:

echo export GST_PLUGIN_PATH="/usr/local/lib/gstreamer-1.0" >> ~/.bashrc

4.验证插件是否安装成功：

gst-inspect-1.0 nvh264enc

rtp推拉流测试

拉流端：

gst-launch-1.0 udpsrc port=9876 ! application/x-rtp,encoding-name=H264,payload=96 ! rtph264depay ! h264parse ! avdec_h264 ! queue ! videoscale  ! videoconvert ! ximagesink sync=false -e

推流端：

gst-launch-1.0 -v v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,format=YUY2,width=640,height=480,framerate=30/1 ! videoconvert ! nvh264enc ! video/x-h264, stream-format=byte-stream ! rtph264pay ! udpsink host=127.0.0.1 port=9876

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.8

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理