使用FFmpeg进行硬件解码时，通常需要结合FFmpeg的API和硬件加速API（如CUDA、VAAPI、DXVA2等）。以下是一个简单的C++代码示例，展示如何使用FFmpeg进行硬件解码。这个示例使用了CUDA作为硬件加速的后端。

1. 安装FFmpeg和CUDA

确保你已经安装了FFmpeg和CUDA，并且在编译时链接了相关的库。

2. 示例代码

extern "C" {
#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libavutil/hwcontext.h>
#include <libavutil/hwcontext_cuda.h>
}#include <iostream>
#include <stdexcept>void decode(AVCodecContext* codec_ctx, AVPacket* pkt, AVFrame* frame) {int ret = avcodec_send_packet(codec_ctx, pkt);if (ret < 0) {throw std::runtime_error("Error sending a packet for decoding");}while (ret >= 0) {ret = avcodec_receive_frame(codec_ctx, frame);if (ret == AVERROR(EAGAIN) || ret == AVERROR_EOF) {return;} else if (ret < 0) {throw std::runtime_error("Error during decoding");}// 处理解码后的帧std::cout << "Frame decoded, width: " << frame->width << ", height: " << frame->height << std::endl;}
}int main(int argc, char* argv[]) {if (argc < 2) {std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <input file>" << std::endl;return 1;}const char* filename = argv[1];av_register_all();avformat_network_init();AVFormatContext* format_ctx = nullptr;if (avformat_open_input(&format_ctx, filename, nullptr, nullptr) != 0) {std::cerr << "Could not open file " << filename << std::endl;return 1;}if (avformat_find_stream_info(format_ctx, nullptr) < 0) {std::cerr << "Could not find stream information" << std::endl;return 1;}int video_stream_index = -1;for (unsigned int i = 0; i < format_ctx->nb_streams; i++) {if (format_ctx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) {video_stream_index = i;break;}}if (video_stream_index == -1) {std::cerr << "Could not find a video stream" << std::endl;return 1;}AVCodecParameters* codecpar = format_ctx->streams[video_stream_index]->codecpar;AVCodec* codec = avcodec_find_decoder(codecpar->codec_id);if (!codec) {std::cerr << "Unsupported codec" << std::endl;return 1;}AVCodecContext* codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);if (!codec_ctx) {std::cerr << "Could not allocate video codec context" << std::endl;return 1;}if (avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, codecpar) < 0) {std::cerr << "Could not copy codec parameters to codec context" << std::endl;return 1;}// 设置硬件加速AVBufferRef* hw_device_ctx = nullptr;if (av_hwdevice_ctx_create(&hw_device_ctx, AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA, nullptr, nullptr, 0) < 0) {std::cerr << "Failed to create CUDA hardware device context" << std::endl;return 1;}codec_ctx->hw_device_ctx = av_buffer_ref(hw_device_ctx);if (avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr) < 0) {std::cerr << "Could not open codec" << std::endl;return 1;}AVPacket* pkt = av_packet_alloc();AVFrame* frame = av_frame_alloc();if (!pkt || !frame) {std::cerr << "Could not allocate packet or frame" << std::endl;return 1;}while (av_read_frame(format_ctx, pkt) >= 0) {if (pkt->stream_index == video_stream_index) {decode(codec_ctx, pkt, frame);}av_packet_unref(pkt);}// 刷新解码器decode(codec_ctx, nullptr, frame);av_frame_free(&frame);av_packet_free(&pkt);avcodec_free_context(&codec_ctx);avformat_close_input(&format_ctx);av_buffer_unref(&hw_device_ctx);return 0;
}

3. 编译命令

假设你已经安装了FFmpeg和CUDA，并且它们的库和头文件在标准路径中，你可以使用以下命令编译代码：

g++ -o hw_decode hw_decode.cpp -lavcodec -lavformat -lavutil -lavdevice -lswscale -lavfilter -lavresample -lcuda

4. 运行

编译成功后，你可以运行生成的可执行文件，并传入一个视频文件作为参数：

./hw_decode input.mp4

5. 注意事项

• 这个示例使用了CUDA作为硬件加速的后端。如果你使用其他硬件加速API（如VAAPI、DXVA2等），你需要相应地修改代码。

• 确保你的系统支持所选的硬件加速API，并且已经正确安装了相关的驱动和库。

• 这个示例仅展示了基本的硬件解码流程，实际应用中可能需要处理更多的细节，例如帧格式转换、错误处理等。

最后展示是一个qt的demo

https://download.csdn.net/download/qq_42805085/90262623