FFmpeg使用GPU编解码，及在C++代码中实现FFmpeg使用GPU编解码

GPU__0">一.使用 GPU 进行编解码的常见方法

FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具，支持使用 GPU 进行编解码以加速视频处理。以下是使用 GPU 进行编解码的常见方法：

GPU_NVENCNVDEC_2">1. 使用 NVIDIA GPU（通过 NVENC/NVDEC）

NVIDIA 提供了 NVENC（编码）和 NVDEC（解码）硬件加速。

GPU__FFmpeg_5">安装支持 GPU 的 FFmpeg

确保安装了支持 NVIDIA 的 FFmpeg 版本，可以通过编译 FFmpeg 时启用 --enable-nvenc 和 --enable-cuda 选项。

常用命令

编码（使用 NVENC）：
```
ffmpeg -i input.mp4 -c:v h264_nvenc -b:v 5M output.mp4
```
其中 h264_nvenc 是 H.264 编码器，-b:v 指定视频比特率。
解码（使用 NVDEC）：
```
ffmpeg -hwaccel cuda -i input.mp4 -c:v h264_nvenc output.mp4
```
-hwaccel cuda 启用 CUDA 硬件加速解码。

GPU_AMF_21">2. 使用 AMD GPU（通过 AMF）

AMD 提供了 AMF（Advanced Media Framework）用于硬件加速。

安装支持 AMF 的 FFmpeg

编译 FFmpeg 时启用 --enable-amf 选项。

常用命令

编码（使用 AMF）：

ffmpeg -i input.mp4 -c:v h264_amf -b:v 5M output.mp4

h264_amf 是 H.264 编码器。

GPU_Quick_Sync_Video_34">3. 使用 Intel GPU（通过 Quick Sync Video）

Intel 的 Quick Sync Video（QSV）提供硬件加速。

安装支持 QSV 的 FFmpeg

编译 FFmpeg 时启用 --enable-libmfx 选项。

常用命令

编码（使用 QSV）：

ffmpeg -i input.mp4 -c:v h264_qsv -b:v 5M output.mp4

h264_qsv 是 H.264 编码器。

GPU_47">4. 使用 VAAPI（适用于 Intel 和 AMD GPU）

VAAPI 是一种通用的硬件加速 API，支持 Intel 和 AMD GPU。

安装支持 VAAPI 的 FFmpeg

编译 FFmpeg 时启用 --enable-vaapi 选项。

常用命令

编码（使用 VAAPI）：

ffmpeg -vaapi_device /dev/dri/renderD128 -i input.mp4 -vf 'format=nv12,hwupload' -c:v h264_vaapi -b:v 5M output.mp4

-vaapi_device 指定 VAAPI 设备，-vf 指定视频滤镜。

5. 使用 OpenCL

FFmpeg 也支持通过 OpenCL 进行 GPU 加速。

安装支持 OpenCL 的 FFmpeg

编译 FFmpeg 时启用 --enable-opencl 选项。

常用命令

使用 OpenCL 进行滤镜处理：

ffmpeg -i input.mp4 -vf "hwupload, hwmap, overlay_opencl=10:10, hwmap" output.mp4

总结

NVIDIA GPU：使用 NVENC/NVDEC，命令如 h264_nvenc。
AMD GPU：使用 AMF，命令如 h264_amf。
Intel GPU：使用 QSV 或 VAAPI，命令如 h264_qsv 或 h264_vaapi。
OpenCL：适用于通用 GPU 加速。

确保硬件和驱动支持相应的编解码器，并根据需要编译 FFmpeg。

GPU_80">二.在C++代码中实现FFmpeg使用GPU编解码

在 C++ 中使用 FFmpeg 进行 GPU 编解码需要结合 FFmpeg 的 API 和 GPU 相关的硬件加速 API（如 NVIDIA 的 NVENC/NVDEC、AMD 的 AMF、Intel 的 QSV 等）。以下是一个简单的示例，展示如何使用 FFmpeg 的 API 结合 NVIDIA 的 NVENC/NVDEC 进行 GPU 编解码。

环境准备

安装 FFmpeg：确保安装了支持 GPU 加速的 FFmpeg 版本。
安装 NVIDIA 驱动和 CUDA：确保安装了最新的 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包。
编译 FFmpeg：编译 FFmpeg 时启用 --enable-nvenc 和 --enable-cuda 选项。

示例代码

以下是一个简单的 C++ 示例，使用 FFmpeg 和 NVENC/NVDEC 进行 GPU 编解码。

extern "C" {
#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libavutil/opt.h>
#include <libavutil/hwcontext.h>
#include <libavutil/hwcontext_cuda.h>
}#include <iostream>
#include <stdexcept>void encode(AVCodecContext* enc_ctx, AVFrame* frame, AVPacket* pkt, FILE* outfile) {int ret = avcodec_send_frame(enc_ctx, frame);if (ret < 0) {throw std::runtime_error("Error sending frame to encoder");}while (ret >= 0) {ret = avcodec_receive_packet(enc_ctx, pkt);if (ret == AVERROR(EAGAIN) || ret == AVERROR_EOF) {return;} else if (ret < 0) {throw std::runtime_error("Error encoding frame");}fwrite(pkt->data, 1, pkt->size, outfile);av_packet_unref(pkt);}
}int main() {av_register_all();avcodec_register_all();const char* filename = "output.h264";FILE* outfile = fopen(filename, "wb");if (!outfile) {std::cerr << "Could not open " << filename << std::endl;return 1;}const AVCodec* codec = avcodec_find_encoder_by_name("h264_nvenc");if (!codec) {std::cerr << "Codec h264_nvenc not found" << std::endl;return 1;}AVCodecContext* c = avcodec_alloc_context3(codec);if (!c) {std::cerr << "Could not allocate video codec context" << std::endl;return 1;}c->bit_rate = 400000;c->width = 640;c->height = 480;c->time_base = (AVRational){1, 25};c->framerate = (AVRational){25, 1};c->gop_size = 10;c->max_b_frames = 1;c->pix_fmt = AV_PIX_FMT_CUDA;if (avcodec_open2(c, codec, NULL) < 0) {std::cerr << "Could not open codec" << std::endl;return 1;}AVFrame* frame = av_frame_alloc();if (!frame) {std::cerr << "Could not allocate video frame" << std::endl;return 1;}frame->format = c->pix_fmt;frame->width = c->width;frame->height = c->height;if (av_frame_get_buffer(frame, 0) < 0) {std::cerr << "Could not allocate the video frame data" << std::endl;return 1;}AVPacket* pkt = av_packet_alloc();if (!pkt) {std::cerr << "Could not allocate AVPacket" << std::endl;return 1;}for (int i = 0; i < 100; i++) {av_frame_make_writable(frame);// Fill frame with test patternfor (int y = 0; y < c->height; y++) {for (int x = 0; x < c->width; x++) {frame->data[0][y * frame->linesize[0] + x] = x + y + i * 3;}}frame->pts = i;encode(c, frame, pkt, outfile);}encode(c, NULL, pkt, outfile);fclose(outfile);avcodec_free_context(&c);av_frame_free(&frame);av_packet_free(&pkt);return 0;
}

代码说明

初始化 FFmpeg：调用 av_register_all() 和 avcodec_register_all() 初始化 FFmpeg。
查找编码器：使用 avcodec_find_encoder_by_name("h264_nvenc") 查找 NVIDIA 的 H.264 编码器。
设置编码器参数：设置编码器的宽度、高度、比特率、帧率等参数。
分配帧和包：使用 av_frame_alloc() 和 av_packet_alloc() 分配帧和包。
编码帧：使用 avcodec_send_frame() 和 avcodec_receive_packet() 进行编码。
释放资源：编码完成后，释放编码器上下文、帧和包。

编译和运行

编译时需要链接 FFmpeg 的相关库。例如：

g++ -o gpu_encode gpu_encode.cpp -lavcodec -lavformat -lavutil -lswscale

运行生成的可执行文件，将会生成一个 H.264 编码的视频文件 output.h264。

注意事项

确保系统支持 NVIDIA 的 NVENC/NVDEC。
根据实际需求调整编码器参数。
如果需要解码，可以使用 h264_cuvid 解码器，并设置 AVCodecContext 的 hw_device_ctx 为 CUDA 设备上下文。

通过这种方式，你可以在 C++ 中使用 FFmpeg 和 GPU 进行高效的视频编解码。