1.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
2.FFmpeg 解码 API 以及在解码过程中存在的优化源码优化丢帧问题
3.FFmpeg交叉编译、脚本参数配置
4.FFmpeg开发笔记（十三）Windows环境给FFmpeg集成libopus和libvpx
5.如何利用GPU来对ffmpeg的编码视频去水印进行加速?
6.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
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本文将带你了解在 Ubuntu 系统中，优化源码优化如何进行源码编译，编码获得 GPU 加速版本的速度天堂2革命源码 FFmpeg 工具。
FFmpeg 是优化源码优化一款功能强大的音视频处理工具，支持多种格式的编码音视频文件，并提供了丰富的速度命令行工具和库，允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。优化源码优化
然而，编码FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。速度通过集成 CUDA SDK、优化源码优化OpenCL 或 Vulkan 等第三方库，编码能够实现 FFmpeg 的速度 GPU 加速，显著提升处理速度和性能。
在本文中，我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。
首先，确保已安装 nv-codec-hearers，这是 NVIDIA 提供的 SDK，用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的操作。
接下来，安装 FFmpeg 编码库和相关依赖，完成 FFmpeg 的编译配置。
最后，运行编译命令，检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。
至此，GPU 加速版本的r包的源码 FFmpeg 已成功编译和安装，能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。
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FFmpeg 解码 API 以及在解码过程中存在的丢帧问题
在优化视频客观全参考算法时，我们利用FFmpeg提供的API对输入的MP4文件进行转码为YUV格式。然而，转码后总会出现丢失视频最后几帧的现象。为解决此问题，我们深入研究了FFmpeg的源码及网络资料，最终总结出了解码过程中的关键点。
FFmpeg提供了新的编解码API，从3.1版本开始，这一API实现了对输入和输出的解耦，同时之前的API被标记为deprecated。在我们的工具中，采用了新的解码API（avcodec_send_packet()和avcodec_receive_frame()）来实现视频帧的解码。然而，一个帧的视频实际只解码出帧，导致了丢帧问题。
为理解解码API的工作机制，我们查阅了FFmpeg的代码，并发现了问题所在。FFmpeg的注释指出，解码器内部可能缓存多个frames/packets，因此在流结束时，手机租房源码需要执行flushing操作以获取缓存的frames/packets。我们工具中未执行此操作，导致了丢帧现象。通过补充flushing逻辑，问题得到解决。
在FFmpeg的源码中，`avcodec_send_packet()`的返回值主要有三种状态，而`avcodec_receive_frame()`的返回值也分为几种情况。这些返回值定义了解码器的不同状态，整个解码过程可以看作是一个状态机。通过理解API的调用和返回值，我们可以实现正确的状态转移，避免丢帧问题。
为了修复丢帧问题，我们需要确保在解码过程中的状态转换逻辑正确无误。如果实现中忽略了某些状态，就可能导致无法获取视频的最后几帧。通过分析和调整状态机，可以确保解码过程的完整性和准确性。
总结：通过深入研究FFmpeg的编解码API及其使用规范，我们解决了在视频转码过程中出现的丢帧问题。关键在于正确执行flushing操作以获取解码器缓存的frames/packets，并理解解码过程的状态机模型，确保状态转换逻辑的正确性。
FFmpeg交叉编译、脚本参数配置
一：下载并解压ffmpeg源码
使用git或wget下载ffmpeg源码到/root/ff目录，安装git或wget后执行命令解压。
检查解压后的文件。
使用tar命令解压ffmpeg-3.4.tar.bz2文件。cclink通讯协议源码
使用unzip命令解压NDK压缩包。
查看目录结构。
安装make工具，用于自动化编译工作，提高效率。
二：配置编译脚本
定义环境变量，包括NDK目录、架构下的so库和头文件、交叉编译工具、CPU类型和输出路径。
使用env命令查看环境变量。
解决NDK版本r后gcc兼容问题，通过修改cc路径使用clang。
执行make命令进行编译，使用-j参数指定并行任务数，编译完成后执行make install安装。
在指定路径下生成输出文件。
三：创建Shell脚本
创建并编辑android.sh文件，实现自动化交叉编译流程。
调整脚本参数实现动态配置。
重新执行脚本，生成编译结果。
FFmpeg开发笔记（十三）Windows环境给FFmpeg集成libopus和libvpx
本文将指导读者在Windows环境下，如何为FFmpeg集成libopus和libvpx，进而支持Opus音频编码与VP8/VP9视频编码。首先，介绍libopus的集成步骤。libopus是用于语音交互和音频传输的编码标准，其编解码器为libopus。ins导航 android 源码下载最新版libopus源码，解压后执行配置命令./configure --prefix=/usr/local/libopus。接着，编译并安装libopus，确保环境变量PKG_CONFIG_PATH已包含libopus的pkgconfig路径。
随后，转向libvpx的集成。libvpx是VP8和VP9视频编码标准的编解码器。下载最新libvpx源码，解压并配置./configure --prefix=/usr/local/libvpx --enable-pic --disable-examples --disable-unit-tests，确保使用了--enable-pic选项以避免在编译FFmpeg时的错误。编译、安装libvpx后，同样更新PKG_CONFIG_PATH环境变量。
为了在FFmpeg中启用libopus和libvpx，需要重新编译FFmpeg。确保所有相关库的pkgconfig路径已加载至环境变量PKG_CONFIG_PATH中。通过命令./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg --arch=x_ --enable-shared --disable-static --disable-doc --enable-libx --enable-libx --enable-libxavs2 --enable-libdavs2 --enable-libmp3lame --enable-gpl --enable-nonfree --enable-libfreetype --enable-sdl2 --enable-libvorbis --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-version3 --enable-libopus --enable-libvpx --enable-iconv --enable-zlib --extra-cflags='-I/usr/local/lame/include -I/usr/local/libogg/include -I/usr/local/amr/include' --extra-ldflags='-L/usr/local/lame/lib -L/usr/local/libogg/lib -L/usr/local/amr/lib' --cross-prefix=x_-w-mingw- --target-os=mingw重新配置FFmpeg，启用libopus与libvpx功能。接着，执行编译与安装命令，完成FFmpeg的集成。
最后，通过命令ffmpeg -version检查FFmpeg版本信息，确认是否成功启用libopus与libvpx。至此，FFmpeg已成功在Windows环境下集成了libopus和libvpx，支持Opus音频编码与VP8/VP9视频编码。此过程为视频处理应用提供了更丰富编码格式支持，提高了FFmpeg的多功能性与适应性。
如何利用GPU来对ffmpeg的视频去水印进行加速?
ffmpeg是一个广泛使用的音视频处理库，其功能丰富，包括音视频分离、视频转码、视频截取等。值得注意的是，ffmpeg在特定场景下能够通过GPU加速提供显著的性能提升。例如，对一个时长5分钟的视频进行去水印操作，在使用GPU加速的情况下，完成该任务可能只需秒左右的时间。这极大地提高了工作效率，让视频处理任务在时间和资源消耗方面变得更加合理。
### ffmpeg的GPU加速实现
要实现ffmpeg的GPU加速，用户需分步进行以下操作：
1. **系统依赖环境搭建**：在开始之前，确保安装了必要的依赖项，如nasm、yasm、libx等，这些是ffmpeg编译过程中必不可少的工具和支持库。若在编译OpenCV3时遇到问题，如无法检测到ffmpeg，可以通过安装`ffmpeg-devel`包来解决依赖问题。
2. **安装ffmpeg源码版本**：与yum源安装相比，从源码构建ffmpeg更为灵活，能够确保在各种需求下的最佳性能优化。首先卸载yum源安装的ffmpeg版本，然后从官网下载源码包并执行编译命令，具体步骤参考详细文档。
### GPU加速的重要性与应用
- **硬件加速方案的配置**：在完成ffmpeg源码安装后，确保GPU加速的硬件支持方案已经启用。通常，vdpau是较基础的支持方案，但对于更多GPU资源的利用，尤其是需要高并发处理的场景，CUVID（CUDA Video Decode）成为了更为合适的选择。
- **去水印操作的高效实现**：利用ffmpeg提供的delogo功能，结合GPU加速，用户能够快速去除视频中的水印或logo。例如，对于右上方的水印去除，通过命令行指定位置和覆盖区域，加速处理效率显著提高，对比结果显示，使用GPU加速的处理时间仅为未加速处理时间的大约四分之一。
- **性能对比**：GPU加速与CPU处理相比，不仅在时间上带来巨大优势，还能够通过更高效的资源利用实现更好的能源效率。
### 结论与展望
ffmpeg在利用GPU加速方面的强大功能为视频处理提供了一条快速、高效的路径。然而，用户仍然面临处理后视频质量与原始视频的偏差问题，特别是对于比特率较低的视频片段。尽管如此，通过人为调整输出视频的比特率，能够在一定程度上改善处理后视频的质量。总体而言，ffmpeg不仅极大地提高了视频处理的效率，同时为用户提供了灵活的优化策略，以适应多样化的处理需求和质量控制。随着GPU技术的不断进步和ffmpeg版本的迭代更新，相信未来在处理视频时，GPU加速的优势将进一步凸显，提供更加高效和专业的音视频处理体验。
FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、抗抖动、矩形标注、九宫格等。
黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。
视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。
色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。
去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。
矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。
绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。
调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。
将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。
