Tesla T4视频编码性能分析 从开普勒开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码: GPUs 支持完全加速的硬件视频解码.最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能,但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能,如改进的 NVENC 单元,以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量. 看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量. NVENC 性能测试设置 H.264 出现于 15 年前,已经成为一种无处不在的视频编码标准.它已经成为业界最重要和最广泛的编解码

===================================================== 视音频数据处理入门系列文章: 视音频数据处理入门:RGB.YUV像素数据处理 视音频数据处理入门:PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门:H.264视频码流解析 视音频数据处理入门:AAC音频码流解析 视音频数据处理入门:FLV封装格式解析 视音频数据处理入门:UDP-RTP协议解析 ===================================================

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 前言: 第一篇中视频解码成YUVJ420P图像像素数据(以下简称YUV或YUV数据),只是YUV在流媒体协议中用的较多

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 前言 本篇文章算是javacv系列的后续,javacv算是作者在ffmpeg基础上封装了一层,我们算是站在别人的肩膀上

收藏笔记 1 . 音视频处理的一般流程: 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示1.数据采集:摄像机及拾音器收集视频及音频数据,此时得到的为原始数据涉及技术或协议:摄像机:CCD.CMOS拾音器:声电转换装置(咪头).音频放大电路2.数据编码:使用相关硬件或软件对音视频原始数据进行编码处理(数字化)及加工(如音视频混合.打包封装等),得到可用的音视频数据涉及技术或协议:编码方式:CBR.VBR编码格式视频:H.265.H.264.MPEG-4等,封装容器有TS.MKV

原:https://www.cnblogs.com/baitongtong/p/11248966.html 1 .音视频处理的一般流程: 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示1.数据采集:摄像机及拾音器收集视频及音频数据,此时得到的为原始数据涉及技术或协议:摄像机:CCD.CMOS拾音器:声电转换装置(咪头).音频放大电路2.数据编码:使用相关硬件或软件对音视频原始数据进行编码处理(数字化)及加工(如音视频混合.打包封装等),得到可用的音视频数据涉及技术或协议:编码

谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发布的新款GPU,专为AI推理任务进行了优化.它基于最新图灵架构,半精度浮点运算(FP16)峰值性能65 TFlops,4位整数运算(INT4)峰值性能260 TOPS.包含2560个CUDA核心,320个图灵张量核心,支持多精度推理. 谷歌云就是它的第一个大客户,2019年1月就用上了.GCP(Go

最近在验证tina对裸流音视频的支持,主要指h264视频裸流及pcm音频裸流. 在原始sdk中有针对很多video和audio类型的parser,但就是没有找到pcm和h264的parser,所以需要自己搞个parser,同时找到audio播放的的接口写个demo来验证. 所有支持解析类型的parser方法都在目录:/Homlet-Tina-H2_H3/package/allwinner/tina_multimedia/libcedarx/libcore/parser下 aac Android.

鉴于Mpeg TS流播放的需求,使用 VLC作为Server来实现输出Mpeg TS    本文仅涉及如何使用VLC的Command来实现作为视频流Server通常可以使用下述四种方式来推送Mpeg TS 1. UDP 2. RTP 3. RTSP 4. HTTP同时附带在加入转码后的实现方式UDP方式 Server(10.22.76.56)配置 点击(此处)折叠或打开 vlc test.ts --sout "#standard{mux=ts{pid-video=100,pid-audio=10

本文是对我原创工具m3u8视频下载合并器关键代码解析及软件实现的思路的讲解,想要工具的请跳转链接 1.思路说明 思路挺简单,具体步骤如下: 下载m3u8文件 解析m3u8文件获得ts文件列表 根据文件列表批量下载ts文件 进行ts的解密操作(如果没有加密则跳过此步骤) 将解密后的文件或未加密的ts文件按照m3u8中的列表顺序进行合并,得到mp4文件 可以把Kotlin看作为Java语言的增强版,Java中的知识Kotlin也是通用的 本文涉及到知识如下: String字符串的处理 IO流,读文件

在视频应用中,我们一般都需要基于摄像头或录像机的视频流进行二次开发,那么就涉及到如何将视频流取出来. 在摄像机安装好之后,一般是通过局域网与本地的服务器进行连接,要取录像机的视频流就要在局域网范围内进行操作. 步骤: 1)获取摄像机的IP地址.配置的用户名和密码,按照格式写出RTSP协议地址码 2)用VLC工具连接,测试是否可以取出视频流 3)python中通过opencv读取视频流 详细说明: 1)摄像机的IP地址.配置的用户名和密码是已知的参数,在安装的时候即已配置好.RTSP协议地址码根据

海康&大华&DSS获取RTSP 实时流 海康:rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream说明:username: 用户名.例如admin.password: 密码.例如12345.ip: 为设备IP.例如 192.0.0.64.port: 端口号默认为554,若为默认可不填写.codec:有h264.MPEG-4.mpeg4这几种.channel: 通道号,起始为1.例如通道1

1 下载最新源码包并解压 $ wget http://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-3.1.3.tar.bz2 $ tar jxvf ffmpeg-.tar.bz2 2安装yasm $ yum install gcc $ yum install yasm 3安装ffmpeg $ cd ffmpeg-3.1.3 $ ./configure $ make $ make install 4安装成功 输入ffmpeg打印了相关信息,表示安装成功 # ffmpeg ffmpeg v

1. 下载ckpalyer整个包并导入, 将ckplayer放到src/assets/下 2. 引入ckplayer.js angular2中,在angular-cli.json中找到script,添加上ckplayer.js "scripts": ["./assets/ckplayer/ckplayer.js"] 3. 编写html <div id="video" class="video"></div&g

背景 在过去的2015年中,视频直播页的新宠无疑是户外直播.随着4G网络的普及和覆盖率的提升,主播可以在户外通过手机进行直播.而观众也愿意为这种可以足不出户而观天下事的服务买单.基于这样的背景,本文主要实现在Android设备上采集视频并推流到服务器. 概览 如下图所示,在安卓上采集并推流主要应用到两个类.首先是安卓Api自带的Camera,实现从摄像头采集图像.然后是Javacv 中的FFMpegFrameRecorder类实现对Camera采集到的帧编码并推流. 关键步骤与代码 下面结合上面

import subprocessout = open('./tmp/sss.mp4','rb').read()p = subprocess.Popen(["./ffmpeg","-i","-","-ac","1","-ar", "8000","-f","wav","-"] , stdin=subproces

===================================================== TI(时间信息)和SI(空间信息)计算工具文章列表: 视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI 视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI-压缩码流版 ===================================================== 此前在文章<视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandS

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 补充: javacpp-FFmpeg系列补充:FFmpeg解决avformat_find_stream_info检索时

\!--14俄罗斯方块\视频\.复习.avi; \!--14俄罗斯方块\视频\ 复习.avi; \!--14俄罗斯方块\视频\ 形状旋转.avi; \!--14俄罗斯方块\视频\ 判断形状能否变形.avi; \!--14俄罗斯方块\视频\ 判断形状能否变形.avi; \!--14俄罗斯方块\视频\ 检查满行并删除.avi; \!-- JQ03-JQ事件动画\视频\上午01-复习.avi; \!-- JQ03-JQ事件动画\视频\上午02-JQ深浅克隆.avi; \!-- JQ03-JQ事件动画\

公司项目原因,接触了一下视频流H264的编解码知识,之前项目使用的是FFMpeg多媒体库,利用CPU做视频的编码和解码,俗称为软编软解.该方法比较通用,但是占用CPU资源,编解码效率不高.一般系统都会提供GPU或者专用处理器来对视频流进行编解码,也就是硬件编码和解码,简称为硬编解码.苹果在iOS 8.0系统之前,没有开放系统的硬件编码解码功能,不过Mac OS系统一直有,被称为Video ToolBox的框架来处理硬件的编码和解码,终于在iOS 8.0后,苹果将该框架引入iOS系统. 由此,开发