MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在，如采用DSP,FPGA，ASIC等，用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题，但随着视频分辨率越来越高（从CIF经历720P，1080P发展到4K，8K），编码算法越来越复杂（从mpeg2经历h264,发展到h265）,PC的软件规模也越来越庞大，视频应用也越来也丰富，单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难，一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
视频已成为内容和广告的主要媒介形式，但目前的视频内容理解或审核等AI能力，主流依然是先抽帧，再基于图像帧做特征提取和预测。抽帧由于步骤多、计算重，在视频AI推理场景很容易成为性能瓶颈。因此，有必要使用硬件加速等手段，来对视频抽帧做极致的性能优化。
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。
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用，因此优化多媒体应用程序至关重要，这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报，这允许整个系统更加有效地运行（以达到最佳性能）。 但是为了支持硬件加速，软件开发厂商面临着各种挑战：一个是存在潜在的系统性能风险问题；此外，软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎，并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码，耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统，诸如Linux，Windows，macOS，Android，iOS，ChromeOS；需要面对不同的硬件厂商，诸如Intel，NVIDIA，AMD，ARM，TI, Broadcom……，因此，提供一个通用且完整的跨平台，跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。
📷 本文来自英伟达高级工程师 季光在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中季光详细解析了GPU在视频编解码，图像分析和视频处理方面的相关技术支持，
本文 以 ffmpeg-4.4 源码为准，a.mp4下载链接：百度网盘，提取码：nl0s 。
大家周末好，今天继续开始更新音视频系列文章；今天主要给大家分享ffmpeg和ffplay相关命令的使用！废话不多说，直接肝！
上文主要讲解了 FFmpeg 相关知识，以及在 Windows 下编译 FFmpeg 源码，本文继续对 FFmpeg 进行更深入的介绍。
在前文《视频编解码硬件方案漫谈》中我们介绍硬件视频编解码的一般方案，本文我们进一步介绍音视频编解码如何在ffmpeg使用显卡硬件进行加速。
使用以下任何一个开关将允许FFmpeg链接到 相应的外部库。所有组件都依赖于该库 如果所有其他依赖项都得到满足而未满足，则将启用 明确禁用。例如。 –enable-libwavpack将启用链接 libwavpack并允许构建libwavpack编码器，除非它是 使用–disable-encoder = libwavpack专门禁用。
接上一篇：NVIDIA Tesla P4亲测：货真价实的高科技与狠活儿（1） 下面开始实验部分: PART 01 DeviceQuery测试 DeviceQuery Test PART 02 显存带宽测试 BandwidthTest 在虚拟机里实测显存读写143.8GB/s，跨PCIE为10.6GB/s，这个结果还可以。 PART 03 深度学习模型训练 环境介绍： 框架：pytorch 模型：yolov5s 数据集：coco128 BatchSize：16 ImageSize：640 Epochs：3
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
FFmpeg是一个很好的多媒体处理工具，默认情况下，它使用多线程的CPU来完成任务，这给你的电脑带来了很高的负荷，在大多数时候是很慢的。
还记得之前建议大家在NVIDIA Jetson产品上安装一个小工具么？答应我，NVIDIA Jetson这个小工具一定要装上！
本文使用官方发布的 SDK 开发包来亲手编译 ffmpeg.c 文件，编译成功后可以对其内部的源码按照我们的需求进行修改，为后面的转码器的开发做个铺垫。
你已经非常清楚什么是Deepstream，它为什么存在以及3.0中的一些新功能和增强功能。我们现在要退后一步，深入了解是什么驱动Deepstream.
在我之前写的一篇文章《SkeyeRTSPLive传统视频监控互联网+实现利器解决方案》中提到RTSP转RTMP的转流过程，简化流程就是通过SkeyeRTSPClient拉RTSP流，获取音视频编码数据，然后再通过SkeyeRTMPPusher推出去，流程非常简单；然后再实际开发过程中，我们发现其实这个过程并没有想象中那么简单；首先，RTSP协议支持多种音视频编码格式，如音频支持AAC,G711，G726,等，视频支持H264，H625，MJPEG, MPEG等等各种格式，而SkeyeRTMPPusher推流只支持H264（已扩展支持H265）格式，这时，音频我们可以通过SkeyeAACEncoder将音频转码成AAC格式，而视频我们可以通过SkeyeVideoDecoder解码成原始数据，然后再通过SkeyeVideoEncoder将原始数据转码成RTMP推送指定的格式，本文，我们将重点讲述SkeyeVideoDecoder基于Nvidia(英伟达)独立显卡的解码流程。
有一种计算机的技术，专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量，这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性，并跟踪真实的物体运动。
先从一月开始 1.新年伊始，直播答题还火热的很，各厂商密集宣传自家的直播答题技术，好不热闹。 一年过去了，还有人在玩直播答题吗？
大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
上图红框内为编译选项，编译选项支持编解码的格式、封装的格式及网络协议等等第三方包。其中比较常用的：
这些开源视频编辑器在用户界面友好性和功能性方面做出了突出贡献。无论您是新手还是专业人士，这些项目都提供了直观的工具和功能，使您能够轻松地进行视频编辑和制作。它们支持多种平台，具有处理高清、4K甚至8K视频的能力，并提供了丰富的音频效果和过渡效果。选择这些项目，您将能够以高质量和专业的方式编辑您的视频。
目前，业界的视频播放主要有三种架构：MPC， MPlayer和VLC，占据市场90%的份额。而三个架构均使用或者融合FFmpeg的视频解码技术。FFmpeg犹如至尊魔戒，驱使视频播放领域中的万物。
Norm Matloff 是加州大学戴维斯分校的计算机科学教授，他针对数据科学界常年争论的要点，作了一篇关于 R 和 Python 的对比分析。
我们在进行音视频开发过程中不可避免的需要使用一些工具进行协助开发，本文重点讲解音视频开发过程中常用工具以及常用功能。
硬件解码是图形芯片厂家提出的用GPU资源解码视频流的方案，与之相对的是软解，也就是传统的用CPU承担解码工作的方案；优点是效率高，功耗低、热功耗低，缺点是缺乏有力的支持（包括滤镜、字幕等），局限性较大（例如打开硬件解码后PC的节能方面的功能失效cnq等），设置较为复杂；需要硬件有硬件解码模块、相关的驱动配合、合适的播放软件以及对播放软件正确的设置，缺一而不能开启硬件解码功能，主流的硬件解码方案由Intel、AMD-ATI以及Nvdia推出。
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Buyers-Guide-to-On-Prem-Encoding-2019-132021.aspx
对于电影稍微有些了解的朋友应该都知道，从上个世纪30年代以来，电影摄制的帧率一保持着24帧每秒的标准。虽然24fps已经能满足人眼观影的需求，但是在帧与帧之间还是不够平滑流畅。下面用三个Flash简单对比就很明显了。
在前面flv格式详解+实例剖析的文章中介绍了flv的格式，今天这章主要介绍ADTS格式
前两篇已经用 10 行 Python 代码展现了 Hello AI World 强大而且简便的物件检测识别能力，虽然大部分的人都将目光集中在了深度学习的三大推理识别（图像分类、物件检测、语义分割），但是在整个项目中，其实还有两个非常重要的功臣功能，那就是 videoSource() 与 videoOutput() 这两个专司输入与输出的接口。
这是NVIDIA在2021年初公布的一个开源项目，用NVIDA Jetson设备上的DeepStream视频分析套件实现“车牌识别”的功能，这是个实用性非常高的应用，能应用在各类小区门禁管理、停车场管理、道路违章等使用场景。
https://gitee.com/crazyyuzcc/nv-codec-headers.git
https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/11693997
FFmpeg 有三个作用不同的工具软件 ffmpeg.exe，ffplay.exe，ffprobe.exe，本文主要讲讲这些工具软件的使用方法。
我是英伟达深度学习解决方案架构师吴金钟，今天给大家介绍的是英伟达在直播场景中的解决方案。
在 ffmpeg 命令中 , -vframes 参数 的 作用是 指定要输出的视频帧数 , 通过该参数 可以 控制 视频处理的长度 , 即 : 在输出多少帧后 停止处理 视频流 ;
每一个从事音视频技术开发的工程师对FFmpeg都不会感到陌生，即使是刚刚踏入这个行业的初学者，但对他们来说这条路上好像有着一条不可逾越的鸿沟，“雷神”和许多大神都总结过一些FFmpeg的学习方法，小编在这里为大家做一个整理，方便大家有一个清晰的思路。
在使用FFmpeg进行音视频编解码时，我们经常会遇到各种错误和异常情况。其中，一个常见的错误是avcodec_receive_packet返回AVERROR(EAGAIN)。本篇博客将围绕这个错误展开讨论，并提供解决方案。
近期在处理视频编码的过程中，我遇到了一个错误：“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑，因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
本文由花椒直播技术总监唐赓在LiveVideoStack线上交流分享中的演讲内容整理而成。在分享中，唐赓详细介绍了花椒直播在两年多的H.265线上实践过程中所积累的一些经验，以及一些成本、效果优化方案
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
2020年，直播带货火爆全网。想一探淘宝直播背后的前端技术？本文将带你进入淘宝直播前端技术的世界。
fluent FFmpeg返回一个构造函数，你可以使用它来对FFmpeg命令进行操作。
随着近些年直播技术的不断更新迭代，高画质、低带宽、低成本成为直播行业追求的重要目标之一，在这种背景下，H.264 标准已成为行业主流，而新一代的 HEVC（H.265）标准也正在直播领域被越来越广泛地采用。花椒直播一直在对 HEVC（H.265）进行研究、应用以及不断优化。
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Demuxed-18-Highlights-The-Future-of-Codecs-and-Compression-128609.aspx
FFmpeg 是 " Fast Forward mpeg " 的缩写 , 其符合 mpeg 视频编码标准 ;
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。它包括了目前领先的音/视频编码库libavcodec。 FFmpeg是在 Linux 下开发出来的，但它可以在包括 Windows在内的大多数操作系统中编译。这个项目是由 Fabrice Bellard 发起的，现在由 Michael Niedermayer 主持。可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换，例如可以将摄录下的视频avi等转成现在视频网站所采用的flv格式。 FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案，属于自由软件，采用LGPL或GPL许可证（依据你选择的组件）。它提供了录制、转换以及流化音视 频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多codec 都是从头开发的。
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