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  20230403在WIN10下通過(guò)ffmpeg調(diào)用NVIDIA的硬件加速wmv視頻轉(zhuǎn)碼為MP4格式

  20230403在WIN10下通過(guò)ffmpeg調(diào)用NVIDIA的硬件加速wmv視頻轉(zhuǎn)碼為MP4格式 2023/4/3 15:50 最近向?qū)W習(xí)日語(yǔ)，找到日語(yǔ)發(fā)音的視頻中，大多數(shù)是MP4格式，少量是WMV格式，PR2023貌似不能識(shí)別WMV格式。 于是：萬(wàn)能的ffmpeg上場(chǎng)了！ ? 手動(dòng)指定編解碼器 通過(guò) ffmpeg -codecs | findstr \\\"vc1\\\" 查看 vc1 的編解

  2023年04月22日

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  Stable-diffusion支持Intel和AMD顯卡加速出圖的操作方法

  ? ?英偉達(dá)的顯卡有CUDA加持Stable diffusion出圖很快，但我無(wú)奈家徒四壁，只有AMD老顯卡苦苦支撐著本不富裕的家庭，但是生活還是繼續(xù)不是。來(lái)吧！兄弟，看看老顯卡能不能加速出圖就完事了。 ? ?說(shuō)明，我在MacOs上操作成功，同時(shí)我也加了windows上操作步驟 目錄 第一步，安裝

  2024年02月13日

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  ffmpeg+intel核顯實(shí)現(xiàn)硬解碼

  提示：文章寫完后，目錄可以自動(dòng)生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 之前寫了一篇關(guān)于ffmpeg+nvcuvid實(shí)現(xiàn)硬解碼的文章，最近得到一個(gè)只有intel集顯的筆記本電腦，cpu是比較垃圾的5200U，核顯是HD5500，也是個(gè)有年頭的老爺機(jī)了吧。 因?yàn)閕ntel解碼沒(méi)有nvidia那么熱門，以目前只研

  2024年02月13日

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• ffmpeg最簡(jiǎn)單方式支持nvidia硬編解碼

  提示：文章寫完后，目錄可以自動(dòng)生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 因?yàn)楣ぷ鲀?nèi)容的需要，之前寫過(guò)一篇文章關(guān)于ffmpeg支持英偉達(dá)的硬編解碼，那個(gè)方法比較適合定制化的ffmpeg編譯，如果你僅僅使用ffmpeg進(jìn)行硬件編解碼的話，其實(shí)不需要這么麻煩。 ffmpeg定制化編譯支持

  2024年02月15日

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  Jellyfin使用Intel QuickSync（QSV）硬件加速 on Docker

  環(huán)境及說(shuō)明 設(shè)備：威聯(lián)通451D（CPU為J4025，核顯支持intel qsv） jellyfin版本：10.7.7 部署：docker （linuxserver/jellyfin） docker環(huán)境下jellyfin開啟硬解請(qǐng)轉(zhuǎn)至： 威聯(lián)通NAS搭建jellyfin影音庫(kù)：docker環(huán)境一行腳本部署（支持硬件解碼、海報(bào)刮削） 上文中硬解采用了Video Acceleration API（VAAPI），

  2024年02月06日

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  rk3588 ffmpeg使用硬件解碼

  在https://johnvansickle.com/ffmpeg/下載最新的版本然后解壓 將ffmpeg移動(dòng)到/usr/local/bin文件夾 命令行輸入ffmpeg沒(méi)有報(bào)錯(cuò)就安裝好了 git下載mpp包 編譯安裝 解壓 –prefix 指定安裝目錄 –host 當(dāng)前編譯工具鏈的前綴 ll /usr/bin/gcc*查看 編譯指令 –enable-gpl 允許使用GPL代碼，生成的庫(kù)和二進(jìn)制

  2024年02月04日

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• 13、ffmpeg使用nvidia顯卡對(duì)OAK深度相機(jī)進(jìn)行解碼和編碼

  基本思想：簡(jiǎn)單使用nvidia的硬件解碼進(jìn)行oak相機(jī)的編碼和解碼學(xué)習(xí) 一、在本機(jī)rtx3060配置好顯卡驅(qū)動(dòng)和cuda之后進(jìn)行下面操作50、ubuntu18.0420.04+CUDA11.1+cudnn11.3+TensorRT7.2/8.6+Deepsteam5.1+vulkan環(huán)境搭建和YOLO5部署_ubuntu18.04安裝vulkan_sxj731533730的博客-CSDN博客 二、配置環(huán)境和編譯庫(kù)

  2024年02月16日

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  opencv、ffmpeg使用nvidia-video-codec-sdk編解碼

  opencv很早就支持cuda加速，但是一般用于圖像處理模塊。 在視頻讀（包含實(shí)時(shí)視頻流）寫上，opencv可以使用ffmpeg作為后端進(jìn)行編解碼，通常是cpu軟編解。 如果ffmpeg的編譯支持gpu硬編解，那么opencv的接口就直接支持硬件編解碼了。 如果不想安裝一堆依賴軟件，可以直接下載 s

  2024年02月12日

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  ffmpeg 硬件加速介紹

  參考[2]，基于windows的硬件加速都是基于DirectX API，我們可以用ffmpeg -hwaccels查看當(dāng)前環(huán)境支持的硬件加速接口，如下為windows上的執(zhí)行ffmpeg --hwaccels的結(jié)果。 在linux上執(zhí)行ffmpeg -hwaccels的結(jié)果如下： 可以看到windows上支持的硬件加速接口比較多，其中dxva2，d3d11va都為DirectX的硬件加

  2024年02月21日

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• ffmpeg cuda硬件解碼后處理使用opengl渲染，全硬件流程

  使用硬件解碼后不要transfer到內(nèi)存，使用cuda轉(zhuǎn)化nv12 - bgr24 轉(zhuǎn)化完畢后cuda里面存了一份bgr24 如果需要opencv gpumat直接使用cuda內(nèi)存，則可以手動(dòng)構(gòu)造gpumat 可以使用gpumat的各種函數(shù) ptr(0)、ptr(1)和ptr(2)分別獲取了R、G、B三個(gè)通道的數(shù)據(jù)指針。 使用reinterpret_cast將uchar 指針轉(zhuǎn)換為ucha

  2024年04月12日

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