为了搞硬件加速编解码,用了一周时间来看 CUDA,接下来开始加以总结. 一.什么是 CUDA (1)首先需要了解一下,什么是 CUDA. 参看:百度百科 -- CUDA 参看:CUDA基础介绍 参看:cuda入门 参看:CUDA知识普及 参看:CUDA学习笔记 CUDA (Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构),是显卡厂商 NVIDIA 在2007年推出的并行计算平台和编程模型.它利用图形处理器 (GPU) 能力,实现计算性能的显著提高.CUD

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是

1. 编码: 1.对编码资源的初始化 AVCodec* m_pVideoEncoder;// 特定编码器的参数信息 AVCodecContext* m_pVideoEncoderContext;// 设置的编码参数信息 AVFrame* m_YUV_Frame;// RGB转换为YUV数据帧以减少传输数据量,减少网络带宽占用 AVFrame* m_RGB_Frame;// 获取到的数据帧 SwsContext* m_pSwsc;// 保存由YUV转换为RGB的转换参数的结构体 // 根据给定的编

在CSDN上的这一段日子,接触到了很多同行业的人,尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人,有的已经是有多年经验的“大神”,有的是刚开始学习的初学者.在和大家探讨的过程中,我忽然发现了一个问题:在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟.“大神”们水平高超,探讨着深奥的问题:而初学者们还停留在入门阶段.究竟是什么原因造成的这种“两极分化”呢?最后,我发现了问题的关键:FFMPEG难度比较大,却没有一个循序渐进,由简单到复杂的教程.现在网上的有关FFMPEG的教程多半难度比较大,不太适合刚接

ffmpeg编解码学习   目录(?)[-] ffmpeg程序的使用ffmpegexeffplayexeffprobeexe 1 ffmpegexe 2 ffplayexe 3 ffprobeexe ffmpeg库的使用视频播放器 1 ffmpeg库的配置 2 最简单的视频播放器 3 相关结构体的研究 ffmpeg库的使用音频播放器 1 最简单的音频播放器 ffmpeg库的使用一个真正的播放器ffplay 1 真正的播放器 ffmpeg库的使用编码 1 编码 2 转码 ffmpeg源代码分析 F

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感谢大神分享,虽然现在还看不懂,留着大家一起看啦 PS:有不少人不清楚“FFmpeg”应该怎么读.它读作“ef ef em peg” 0. 背景知识 本章主要介绍一下FFMPEG都用在了哪里(在这里仅列几个我所知的,其实远比这个多).说白了就是为了说明:FFMPEG是非常重要的. 使用FFMPEG作为内核视频播放器: Mplayer,ffplay,射手播放器,暴风影音,KMPlayer,QQ影音... 使用FFMPEG作为内核的Directshow Filter: ffdshow,lav fil

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http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/15811977 在CSDN上的这一段日子,接触到了很多同行业的人,尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人,有的已经是有多年经验的“大神”,有的是刚开始学习的初学者.在和大家探讨的过程中,我忽然发现了一个问题:在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟.“大神”们水平高超,探讨着深奥的问题:而初学者们还停留在入门阶段.究竟是什么原因造成的这种“两极分化”呢?最后,我发现了问题的关键:F

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一.前言 ffmpeg在视音频编解码领域算是一个比较成熟的解决方案了.公司的一款视频编辑软件正是基于ffmpeg做了二次封装,并在此基础上进行音视频的编解码处理.然而,在观察编码后的视频质量时,发现图像帧出现了较为明显噪声,类似于水面波纹一般散发开来,在运动场景下尤为明显.初步怀疑应该是码率太低导致的画面失真.于是增大码率重新编码一次,噪声仍然很明显.基本上可以排除是码率太低的问题. 仔细观察原片,也可发现有类似的图像噪声出现,但是微乎其微到几乎不可察觉.于是再次怀疑是ffmpeg在编解码的过程

近几年,视频编解码技术在理论及应用方面都取得了重大的进展,越来越多的人想要了解编解码技术.因此,网易云信研发工程师为大家进行了归纳梳理,从理论及实践两个方面简单介绍视频编解码技术. 相关阅读推荐 <视频直播关键技术:流畅.拥塞和延时追赶> <视频直播技术详解:直播的推流调度> <音视频通话:小议音频处理与压缩技术> <视频编解码的理论和实践1:基础知识介绍>   1.Ffmpeg介绍 <视频编解码的理论和实践1:基础知识介绍>介绍了视频编码的基础

       最近做了一个android项目用到编解码功能.大概需求是:通过摄像头拍摄一段视频,然后抽帧,生成一个短视频,以及倒序视频,刚开始直接用 H.264 编码格式,没有使用MP4容器封装.做了这些功能后,反而觉得使用MP4格式更加兼容各机型,减少BUG出现.举个明显例子:在Android硬编的时候,常常会用到 MediaCodec和MediaExtractor 相结合.但是,如果你用的 H.264 裸视频文件,MediaExtractor 的 setSource 函数会报异常,它在某些机

你知道FFmpeg吗?了解过h264/h265/vp8/vp9编解码库吗? 我们日常生活中使用最广泛的五种视频编码:H264(AVC).H265(HEVC).vp8.vp9.av1都分别是什么?由哪些组织/公司实现的?编解码库的授权协议都是什么?他们又分别有什么优点? 今天就让博主带领诸位小伙伴们一起来简单了解一下,视频中的这几种常用的编解码器. H264(AVC) 最常用的视频编码. H.264在1997年ITU的视频编码专家组提出时被称为H.26L,在ITU与ISO合作研究后被称为MPEG4

最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对之前所作的一些工作做一些总结和分享,省的时间长了自己也忘记了,也希望后来者能少走弯路,并找到适合自己的最佳方案. 背景: 项目需要在指定的linux服务器上对视频源进行转码存储,以节省存储空间.操作系统必须是Linux,用来硬加速转码的GPU是nViDIA的GT440. 方案1: 由于nViDIA的

记录一下遇到几个平台里的视频编解码和图像scale的硬件加速的方法 1,intel平台当包含GEN系列的集成GPU时,可用libva实现视频codec.颜色空间转换和图像scale的硬件加速,具体可使用libyami这个接口友好的封装库.加速处理过程中图像位于GPU内存,用libva的Surface表示.其在原生的linux和Android NDK环境中均可用. 2,Allwinner平台可以直接使用特有的 cedarx 硬件引擎实现视频编解码加速.使用G2D组件实现图像scale的硬件加速.其

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