ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用

1. 主流程,参考官网

https://developer.nvidia.com/ffmpeg
ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用_第1张图片

2. CUDA-Toolkit 与驱动版本对应表

ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用_第2张图片

3. GPU 各型号功能及特性支持matrix

https://developer.nvidia.com/video-encode-decode-gpu-support-matrix

4. 驱动安装

没有装驱动的装驱动,装驱动的通过nvidia-smi 命令查看当前的驱动版本
在这里插入图片描述
没有驱动的,从官网下载指定型号驱动并安装
https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us

5. CUDA-Toolkit ,根据驱动下载对应版本

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用_第3张图片
ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用_第4张图片
安装:

sh cuda_10.0.130_410.48_linux

由于已经装过驱动了,第一个选no
ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用_第5张图片

6. 下载nv-codec-header

git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git
cd nv-codec-headers && sudo make install && cd## 通过pkg-config 验证ffnvcodec,如果找不到,把ffnvcodec.pc路径添加到PKG_CONFIG_PATH
pkg-config --modversion ffnvcodec

## Note 一定要安装pkg-config, 不然ffmpeg 获取不到nv-codec版本号会出错

nv-codec-header 与驱动版本对应关系

nv-codec-header version driver version
9.1 >435.21
9.0 >418.30
8.2 >396.24 (optional CUA 10 >410.48)

7. 下载ffmpeg

 https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git
 ## 我测试用的4.2

8. 编译选项

最基本的配置,最少的依赖

#--prefix为安装,自行修改
./configure --prefix=${workspace}/install/x86 --enable-cuda --enable-cuvid --enable-nvenc --enable-nonfree --disable-lzma --disable-zlib --disable-sdl2  --disable-ffplay --disable-avdevice --enable-shared --extra-cflags=" -fPIC "

9. ffnvcodec 出错

ffnvcodec条件不满足,90%的原因是nv-codec-header版本号没有获取到或者找不到头文件
保证两点: 1. pkg-config 已安装
		  2. nv-codec-header 已安装

10. nv-codec 总结

(1). cuda 环境库

libcuda.so
libcudart.so
##只有这两个库
libnvidia-fatbinaryloader.so
## 跟加载库相关的库,这个很重要,不然会提示,不能加载libcuda.so,或者找不到libcuda.so.1

(2). nv-codec 环境库

libnvcuid.so
## 只有这一个库

(3). 贴上一个完整nvidia环境库截图,驱动版本410.78

ffmpeg nvidia nv-codec编译及运用_第6张图片

11. ffmpeg 编程选择解码即可

+		  // H264
+        // m_pVideoCodec = avcodec_find_decoder_by_name("h264_cuvid");
+ 		 //H265
+        // m_pVideoCodec = avcodec_find_decoder_by_name("hevc_cuvid");
确保上述的库存在,运行过程如果找不到库, 添加库路径到LD_LIBRARY_PATH,或ld.conf中

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