NTSC和PAL数字解码
虽然一个NTSC/PAL编码器中的亮度和色度分量通常简单相加两信号混合，但是在解码器重要分离它们却很困难。模拟的NTSC和PAL解码器已经存在一段时间了。但是它们很难被使用，需要调整，并提供有限的视频质量。在NTSC和PAL解码中使用数字技术提供了许多优势，如容易使用，减少模拟调整，极好的视频质量。使用数字电路也能设计更多的健壮的，复杂的Y/C分离器和同步锁相应用。一个
注意:VAAPI 是inter gpu 提供的硬编解码接口
VDPAU 是 video decode present api for unix
nvdec / ncvid 都是nivida产出的硬解接口，区别在于解码方式，和数据传输方式不同
nvenc nivida 硬编接口编译 & 运行linux:
gcc -g video_decode_gpu.c `pkg-confi
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2024-07-31 13:42:03
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安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install -i avimport a
原创
2022-06-13 17:09:53
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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
前言 随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。GPU概述早期，GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务，而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX
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2024-01-04 07:46:00
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GPU解码提升40倍，英伟达推进边缘设备部署语音识别，代码已开源机器学习研究会订阅号1周前英伟达近日一篇论文为语音识别技术在边缘设备上的部署带来了福音，其新提出的解码器方法即使在边缘嵌入式 GPU 上也能高效高速地执行。而且这种方法不仅适用于低端硬件，而且也能为数据中心带来显著的效率提升，从而能够识别更多并行的在线音频流。该方法的早期版本已开源。 论文：https://arxiv.org
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2024-01-17 17:14:51
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写在前面本文将介绍如何用FFMPEG API做硬件解码。如果对解码的流程不是很熟悉的同学，建议先阅读： 我是小北挖哈哈：视频和视频帧：FFMPEG CPU解码API介绍zhuanlan.zhihu.com
笔者之前看到过类似问题：视频硬解码和软解码有什么区别？本质上没什么区别，都是用芯片执行编解码计算。软硬的称呼容易引起歧义，实质上：用CPU通用计算单元（无论是I
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2023-11-21 10:46:54
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是一个字典，用于传递FFmpeg的格式（Format）、编解码器（Codec）、协议（Protocol）等选项。'c:v': 'h264_cuvid', # NVIDIA硬解。'analyzeduration': '100000', # 快速格式探测。'fflags': 'nobuffer', # 减少缓冲。'flags': 'low_delay', # 低延迟模式。'timeout': '10000000', # 10秒超时。
这个例子是deepstream1.5版本的，deepstream在2.0后sdk变化很大改用gstreamer插件形式了，以前应该是用ffmpeg来做码流相关处理的，nvidia官方说，4.0之后开源了很多东西建议4.0版本之后学习，单独做解码不需要P4/P40/T系列之类显卡，随便一个卡都行，推理的话必须要P/T系列显卡本事实例是在英伟达官方实例上做的修改，可以将每一帧转换为图片区别为（YUV和
如果你拥有一台搭载了AMD显卡的计算机、移动设备和/或游戏控制器，你一定会拥有更好的流畅视频体验和更长的待机时长。无论你播放流媒体、进行视频聊天、在Windows媒体播放器中播放视频或观看DVD/蓝光光碟，你都很可能正在无缝使用AMD统一视频解码器（UVD）。UVD是一个固定功能硬件结构，最高支持1080p/1080i高清视频解码。它最初应用于HD2400/2600系列独显。自此之后便成为所有AM
SkeyeARS 全景AR增强监视系统之cuda(cuvid)视频硬解码1、写在前面前面我们已经了解关于视频硬解码的一些技术。其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。2、正文开始NVDECODE API 支持的编解码器有：MPEG-1 MPEG-2 MPEG4 VC-1 H.264 (AVCHD) (8 位) H.265 (HE
适用于ChromeOS/Android的硬件加速视频编解码中期检查报告 从得知有幸参加夏令营到现在差不多有一个月了。在这一个月内，经过不断的阅读文献以及和导师的交流，对整个项目有了一个比较清晰的认识，下面谈谈个人对项目的一些认识以及总结这一个月所做的工作。 视频解码是非常消耗CPU的一个任务，尤其是1080P这种高分辨率的高清节目
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2024-04-09 13:00:41
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python中使用Opencv进行车牌号检测 实际运行报错，大概是cv2 版本高了，降低版本就过了。或者按提示把3参数改为2参数格式，即60行 去掉 img， （已经修改） 然后按按空格键，分割字符！# -*- coding: utf-8 -*-
"""
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
如果 pytho
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2024-04-21 09:00:31
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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，...
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2017-06-15 09:35:00
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编解码器codec概念如果是图像文件我们可以通过文件扩展名得知图像的格式，但是视频文件并不适用，在opencv中，都是avi视频文件，有些能用opencv打开，有些则不能。视频的格式主要由压缩算法决定。压缩算法称之为编码器（coder），解压算法称之为解码器（decoder），编解码算法统称为编解码器（codec）。视频文件能读或者写，关键看是否有相应的编解码器。编解码器的种类非常多，比如MJPG
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2023-11-10 20:44:55
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正文字数：929 阅读时长：2分钟Vulkan是一套跨平台的图形API，由
原创
2023-07-27 22:31:06
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学习视频解码方案1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理一、OpenVINO动态视频识别概述二、Intel Media SDK介绍5 本实验基于OpenVINO进行单路视频智能识别。6 实际操作 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过，若需要代码移植，请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目
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2024-03-21 13:27:39
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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::VideoRe
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2022-08-24 08:14:22
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H.266多功能视频编码编解码器标准，新的H.266 /VCC编解码器在保持清晰度不变的情况下，数据压缩效率获得极大提高，数据量减少了50%。新标准的公告中指出，由于改进了压缩技术，H.266将减少约50%的数据需求。使用之前的HEVC编解码器，传输一段90分钟的超高清（UHD）视频需要大约10GB的数据，而H.266只需5GB就可以做到这一点。据了解，该编解码器为全新设计，主要用于4K和8K流媒
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2024-08-21 08:50:35
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随着数字时代和互联网时代的到来，无论在电视上、PC上、还是手机上，我们所看到的视频基本都是数字信号。为了适应各种产品、各种平台的对视频的需求，视频需要在各种格式、码率、分辨率之间相互转换。例如，我们在网络视频平台或者直播平台上选择不同分辨率及清晰度的视频进行播放，观看视频就涉及到解码的过程，而在服务端就存在一个视频转码的需求。 为什么选择显卡编解码?&
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2024-04-01 17:40:57
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