一、前言用ffmpeg做倍速播放，是好多年都一直没有实现的功能，有个做法是根据倍速参数，不断切换播放位置，实现效果不是很好，ffplay中的倍速就做得很好，而且声音无论倍速多少还非常柔和，有特别的降噪处理啥的，ffplay中的倍速使用的滤镜去实现，并动态调整pts/dts的值，整个处理过程看起来比较复杂，想着有没有稍微简单一点的办法，在经过一个朋友的指点下，发现在音视频同步的地方，对计算显示时间差
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2023-07-11 16:23:05
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一、前言记得在很多年前使用MP3、MP4播放器的时候，里面的音频和视频数据都是自己从别的地方拷贝下来的，因此其中的音频音量大小标准不一致，经常会出现上一首歌需要调整很大的设备音量，而下一首同样的音量就非常刺耳。这其中跟音频的“响度”有很大的关系，都看到过音频的波形图，就是跟波峰有较大的关系。为什么这些互联网音乐平台如网易云音乐、qq音乐的乐库中，几乎所有的音乐音量大小都一致，起初以为是有一个内容审
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2023-12-07 17:10:06
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# 使用 Python 与 FFmpeg 压缩加速视频
随着视频内容的爆炸性增长，如何有效地处理和压缩视频文件成为了一个重要的问题。在众多视频处理工具中，FFmpeg因其强大的功能和灵活性而备受青睐。本文将介绍如何使用 Python 结合 FFmpeg 快速压缩视频，并通过示例和流程图展示整个过程。
## FFmpeg 简介
FFmpeg 是一个开源的音视频处理工具，支持几乎所有的视频和音频
原创
2024-08-21 04:23:18
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1.前言： 项目中有需要，将摄像头的视频流进行转换。包括实时流的转换，和本地视频文件的转换。选用FFmpeg这一开源包来完成这一需求，下面是我从零开始的过程。2.步骤： 一、我先去官网把源码下载到本地，然后看了下目录结构和ffmpeg.c文件中的main函数；并下载了二进制文件，参考这篇文章测试了下将一个h264文件转换成avi格式文件并添加时间戳的功能。 二、然后粗略看了以下几篇文章，了解了FF
概述 本文主要针对ffmpeg支持的硬解码做一个总结阐述。 许多平台提供对专用硬件的访问，以执行一系列与视频相关的任务。使用此类硬件可以更快地完成某些操作，例如解码、编码或过滤，或者使用更少的其他资源（尤其是 CPU），但可能会产生不同或较差的结果，或者施加仅使用软件时不存在的额外限制。在类似 PC 的平台上，视频硬件通常集成到 GPU（来自 AMD、Intel 或 NVIDIA）中，而在移
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2023-10-12 11:51:29
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背景：本文介绍FFmpeg中libavfilter的使用方法，并以其实现音视频倍速功能。libavfilter介绍：libavfilter是FFmpeg提供的滤波器类，可以用其做一些音视频处理，如音视频倍速、水平翻转、裁剪、加方框、叠加文字等功能。 例如之前介绍过的音频重采样，视频的像素格式转换，本质上也是滤波，所以libavfilter也可以实现libswresample、libswscale提
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2024-04-13 21:13:19
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# FFmpeg GPU 加速在 Python 中的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何使用 Python 来实现 FFmpeg 的 GPU 加速。FFmpeg 是一个非常强大的多媒体框架，它支持多种视频和音频编解码器，并且可以通过 GPU 加速来提高处理速度。以下是实现这一功能的详细步骤和代码示例。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
原创
2024-07-27 06:59:57
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1.目标<1>显卡性能参数；
<2>方案可行性；2.平台信息2.1.查看当前显卡信息命令： lspci |grep VGA 信息： 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1)解析： GK106，是一
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2024-06-25 18:00:05
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使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 应用程序 文章目录使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 应用程序使用 cuNumericcuNumeric 自动数据分区使用 cuNumeric 异步执行单节点安装和执行Jupyter notebook和 cuNumeric多节点安装和执行cuNumeric例子使用 cuNumeric 进行模板计算模板示例性
# 开启GPU加速的方法
## 引言
在视频处理过程中，使用GPU加速可以大大提高处理速度。FFmpeg是一个强大的开源多媒体处理工具，但默认情况下并不启用GPU加速。本文将介绍如何在Python中使用FFmpeg开启GPU加速，并通过一个实际问题的解决来展示其应用。
## 问题描述
在视频处理过程中，我们经常需要对视频进行压缩、转码、剪辑等操作。然而，当处理大尺寸视频文件时，这些操作可能非常
原创
2024-01-21 04:10:05
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继前面的“GPGPU”和“CUDA和OpenCL”的简介后，接下来分析一个具体的使用案例：是否可以用GPU搭建一个高性能的H.264编解码服务器？设想一个简单的需求：把其他编码的视频转换为指定码率的H.264；在转换过程中做一些简单的处理（例如增删水印、字幕的处理、声音的处理等）；需要封装成指定的一种container格式，比如mp4或mkv。ffmpeg完成此项工作的大概过程是：识别文件格式，打
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2024-04-18 10:21:03
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这个月买的ITX小主机到手，闪鳞S400机箱加上4070Ti，本来目的是用来爽快玩游戏，偶然看到新闻《FFmpeg现已支持英伟达RTX 40系列AV1编码》，于是尝试研究了下FFmpeg的编译指令，使用GPU来加速转码AV1格式视频。【配图版的文章见我的博客，懒得转图片到了，哈哈，懒：https://blog.jfz.me/2023/ffmpeg-gpu-av1.html】介绍AV1先简单介绍一下
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2024-04-26 06:51:56
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一、环境win11 + msys2ffmpeg：4.4.2二、Intel-QSV硬件加速支持Intel的硬件加速需要有集显的芯片。ffmpeg启动qsv硬件加速需要先集成mfx的内容，先下载mfx的源码（GitHub - lu-zero/mfx_dispatch: Intel media sdk dispatcher），如果有版本要求，下载对应的版本，笔者这里使用的master分支代码。代码下载完
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2023-12-16 10:30:34
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0. 系统环境
基于 Windows 下演示，Linux 下也可以适用。
所使用 ffmpeg 版本为 BtbN 编译的 win64-gpl 版（非 gpl-share），项目地址：BtbN / FFmpeg-Builds
也可以使用 gyan.dev 编译的 git-full 版，地址：gyan.dev ，都是官方推荐的。所使用的测试片段是一段相机录制的 h264 编码的100兆码率的 4k 2
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2023-06-19 10:04:22
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前言FFmpeg 是一个开放源代码的自由软件，可以运行音频和视频多种格式的录影、转换、流功能，包含了libavcodec——这是一个用于多个项目中音频和视频的解码器库，以及libavformat——一个音频与视频格式转换库。“FFmpeg”这个单词中的“FF”指的是“Fast Forward（快速前进）”。FFmpeg基础组件： （1）命令行应用程序ffmpeg：用于对视频或音频进行处理ffpla
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2024-04-25 06:05:58
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ffmpeg实现GPU(硬编码)加速转码 # 项目场景： 提示：ubuntu16将视频流（监控流）数据转码，使用GPU实现加速转码： 例如：将一个路径中的h265编码视频流数据转换为h264编码视频流数据，并输出到另一个路径中准备工作 确定服务器有GPU lspci | grep NVIDIA # 查看NVIDIA显卡
ubuntu-drivers devices
先在$HOME目录下创建
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2023-09-25 08:26:19
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# Javacv FFMPEG GPU加速
在计算机视觉和图像处理领域，实时处理和高性能是非常关键的。传统的CPU处理方式在处理大规模图像和视频时可能会遇到性能瓶颈，这时候就需要利用GPU的并行计算能力来加速处理过程。
## Javacv和FFMPEG简介
Javacv是一个基于Java的计算机视觉和机器学习库，它提供了一种简单而灵活的方式来与OpenCV和FFMPEG等底层库进行交互。FF
原创
2023-12-10 12:15:28
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一、文件vda.h公共libavcodec VDA头文件。二、数据结构struct vda_context{VDADecoder decoder；VDA解码器对象。编码：未使用。解码：通过libavcodec设置/取消。CVPixelBufferRef cv_buffer；包含当前图像数据的Core Video像素缓冲区。编码：未使用。编码：通过libavcodec设置。通过用户取消
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2024-08-29 13:52:22
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Direct3D device manager，链接：在DirectShow中支持DXVA 2.0，链接： 在做dxva2的过程中，参考了许多网上的代码，这些代码又多参考VLC和ffmpeg的例子。1.ffmpeg支持dxva2硬件加速的格式 当前我所使用的ffmpeg的版本是3.2，支持dxva2硬件加速的有以下几种文件格式： AV_CODEC_ID_MPEG2VIDEO、AV_
1、GPU加速利用多个GPU提升运行效率#利用多个GPU加速import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,1,0'这是存在多个GPU的电脑上可以实现的，只要放在你编写的代码中即可。其中，os库提供通用的，基本的操作系统交互功能，与操作系统相关的，包括常用路径操作，进程管理，环境参数等所以这里需要import os库来进行加速 2、CP
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2023-07-11 14:50:04
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