硬解,用自带播放器播放,android中的VideoView 软解,使用音视频解码库,比如FFmpeg 一.硬解码 硬解:就是调用GPU的专门模块编码来解,减少CPU运算,对CPU等硬件要求也相对低点.软解需要CPU运算,变相加大CPU负担耗电增加很多.硬件解码是将原来全部交由CPU来处理的视频数据的一部分交由GPU来做,而GPU的并行运算能力要远远高于CPU,这样可以大大的降低对CPU的负载,CPU的占用率较低了之后就可以同时运行一些其他的程序了. 对于Android设备,目前用得比较多的so

GPU编解码:GPU硬解码---DXVA 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream;IDCT,反余弦变换;Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction;PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc;IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc;最后MoComp加速仅包含PostProc.一款显卡芯片在硬件支持

https://yq.aliyun.com/articles/632892 云栖社区> 博客列表> 正文 MediaCodec在Android视频硬解码组件的应用   cheenc 2018-09-03 11:21:35 浏览433 评论0 android 函数 阿里技术协会 OpenGL 摘要: 本文大致介绍了一下Android MediaCodec 在解码的接口调用流程和主流业务逻辑. 背景: 随着多媒体产业的发展,手机端对视频解码性能要求越来越高.如果采用cpu进行解码,则会占用很多cp

在显卡技术日益成熟的今天,一些概念我们都不是很清楚了,那么显卡硬件解码功能是什么意思呢?高清硬解和软件有什么不同呢?显卡配置需不需要考虑硬件解码呢?电脑爱好者为您分析. 什么是硬件解码? 显卡硬件解码是将原来全部交由CPU来处理的视频数据的一部分交由GPU来做,而GPU的并行运算能力要远远高于CPU,这样可以大大的降低对CPU的负载,CPU的占用率较低了之后就可以同时运行一些其他的程序了,当然,对于较好的处理器来说,比如Intel i5,或者AMD 任何一款四核心处理器来说,硬解和软解的区别只是

开篇 炙手可热,望而生畏的音视频开发 时至今日,短视频App可谓是如日中天,一片兴兴向荣.随着短视频的兴起,音视频开发也越来越受到重视,但是由于音视频开发涉及知识面比较广,入门门槛相对较高,让许许多多开发者望而生畏. 为什么写这一系列博文 虽然网上有很多的博文总结了音视频打怪升级的路线,但是音视频开发相关的知识都相对独立,有讲"音视频解码相关"的,有讲"OpenGL相关"的,也有讲"FFmpeg相关的",但是对于新手来说,把所有的知识衔接串联起来

http://blog.csdn.net/halleyzhang3/article/details/11473961 http://www.360doc.com/content/14/0119/10/8122810_346350456.shtml Android 用MediaCodec实现视频硬解码 本文向你讲述如何用Android标准的API (MediaCodec)实现视频的硬件编解码.例程将从摄像头采集视频开始,然后进行H264编码,再解码,然后显示.我将尽量讲得简短而清晰,不展示那些不相

H.265(HEVC)编码格式能够在得到相同编码质量视频的前提下,使用相当于H.264(AVC)一半的存储容量,虽然H.265的算法复杂度比H.264高一个数量级,但是硬件水平在不断提高,因此H.265使用场合逐渐多了起来.好多硬件厂商芯片内部实现了H.265的硬解码.最近调试了vlc-android调用OpenMAX硬解码H.265的部分,使用的硬件平台是ZX-2000,系统是Android5.1. OpenMAX的官方网站:https://www.khronos.org/openmax/ 官

本文转自EasyDarwin团队成员John的博客:http://blog.csdn.net/jyt0551/article/details/74502627 H.265编码算法作为新一代视频编码标准,在编码效果上有了很大的进步,同样清晰度的视频,265要比264有着更低的码率.关于265对比264的优越性,网上有更专业的文章来作分析,我也仅对这两种算法略知皮毛,因此不多阐述. 基于其更高的压缩比,H.265适用于安防行业再合适不过了!因为安防行业每天都有着海量的视频数据在产生,同时需要实时传输

1: CVPixelBufferGetWidth(_:The pixel buffer whose width you want to obtain) 获取解码后图像宽度 CVPixelBufferGetWidthOfPlane(pixel_:,0/1_:) Returns the width of the plane at a given index in the pixel buffer.     (1)pixelBuffer The pixel buffer whose plane wid

目录 前言 名词解释 代码实现逻辑 前言 关于视频软解码的资料网上比较多了,但是关于硬解可供参考的资料非常之有限,虽然总得来说软解和硬解的基本逻辑一样,但是实现细节上的差别还是比较多的.虽然目前功能已实现,但是理解不到位的地方还是有的,文中我会抛出来,希望大神们不吝赐教. 上图大致说明了软解和硬解的流程,其中红色箭头表示需要在系统内存与显存之前进行IO,比较费时. 名词解释 FFmpeg:通俗理解就是一套包含视音频编解码.采集.转码及处理等功能的开源库,源码由C语言编写. Dxva2:就是Dir

通过/system/etc/media_codecs.xml可以确定当前设备支持哪些硬解码.通过/system/etc/media_profiles.xml可以知道设备支持的具体profile和level等详细信息.

前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC

问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. int main(int argc, const char* argv[]) { ) ; ]); cv::namedWindow("

前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC

videoToolbox:硬解码 前言:VTDecompressionSession 工作流程: 1:创建解压的会话. 2:配置会话属性. 3:解压视频帧数据. 4:释放会话.释放资源. 介绍  VTDecompressionSession 管理传入视频数据解压缩的会话对象. 解压缩会话支持视频帧序列的解压缩. 核心思路 1: 用NSInputStream读入原始H.264码流, 2: 用CADisplayLink控制显示速率, 3: 用NALU的前四个字节识别SPS和PPS并存储, 4: 当读

Nvidia硬解码总结 1.前言 本文的主要目的是对近期进行的nvidia硬件解码工作的记录和总结.至于为什么研究nvidia硬件解码的具体内容,其实主要是为了在项目中能够利用nvidia的硬件解码和编码能力,提高单机的编解码并行能力.截止当前,nvidia的硬件编码官方提供了nvenc的方法,且在ffmpeg中已经增加了对nvenc的编码库.对于硬件解码,官方提供了基于cuda的解码方法,但是ffmpeg中还没有相应的解码库.所以,我的目的就是调研一下这个硬解方案,并将其自定义增加到ffmpe

前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC

问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. 1 int main(int argc, const char* argv[]) 2 { 3 if (argc != 2) 4 re

Github https://github.com/gongluck/FFmpeg4.0-study/blob/master/official%20example/my_example.cpp #include <iostream> #include <fstream> //#define NOVIDEO //不解码视频 //#define NOSAVEYUV //不保存YUV //#define SWSCALE //视频帧转换,需禁用NOVIDEO和HWDECODE //#def

初始化硬解码上下文 目录 初始化硬解码上下文 创建解码数据缓冲区 创建IDirectXVideoDecoder视频解码器 设置硬解码上下文 解码回调函数 创建解码数据缓冲区 这一步为了得到 LPDIRECT3DSURFACE9* 实例 m_pSurface,就是之前说过的那个数组. // m_surfaceNums 为希望创建的缓冲区个数,单路视频一个就够了,太多可能显存不够用 m_pSurface = (LPDIRECT3DSURFACE9*)av_mallocz(m_surfaceNums