【小記錄】利用cuvid庫做視頻解碼，運行出現"dlopen "libnvcuvid.so" failed!"
1.查看源碼：/Video_Codec_SDK_8.0.14/Samples/common/src/dynlink_nvcuvid.cpp 其中的LOAD_LIBRARY函數的源碼如下: 看來是寫死了so的名字 2. cd /usr/local/nvidia/lib64 ...
原文：docker中使用GPU硬解碼報錯libnvcuvid.so is missing的問題
libnvcuvid.sois missing You should check if libnvcuvid is picked up by your host s ldconfig ldconfig p grep cuvid .With the following command, my container get libnvcuvid mounted from the host: 參考： ht ...
2021-06-05 17:46 0 1537 推薦指數：
相關推薦
【GPU編解碼】GPU硬解碼---CUVID
問題描述：項目中，需要對高清監控視頻分析處理，經測試，其解碼過程所占CPU資源較多，導致整個系統處理效率不高，解碼成為系統的瓶頸。 解決思路： 利用GPU解碼高清視頻，降低解碼所占用CPU資源，加速解碼過程。 一、OpenCV中的硬解碼 OpenCV2.4.6中，已實現利用GPU進行讀取 ...
【GPU編解碼】GPU硬解碼---DXVA
前面介紹利用NVIDIA公司提供的CUVID庫進行視頻硬解碼，下面將介紹利用DXVA進行硬解碼。 一、DXVA介紹 DXVA是微軟公司專門定制的視頻加速規范，是一種接口規范。DXVA規范制定硬件加速解碼可分四級：VLD，控制BitStream；IDCT，反余弦變換；Mocomp，運動補償 ...
【GPU編解碼】GPU硬編碼
一、OpenCV中的硬編碼 OpenCV2.4.6中，已實現利用GPU進行寫視頻，編碼過程由cv::gpu::VideoWriter_GPU完成，其示例程序如下。 深入閱讀cv::gpu::VideoWriter_GPU類的實現，發現其底層編碼實現是基於NVCUVENC庫 ...
JavaCV開發詳解之19：如何開啟GPU硬件加速，使用JavaCV進行音視頻的硬解碼和硬編碼（支持intel、amd和nvidia）
javaCV實戰系列文章： javacv開發詳解之1：調用本機攝像頭視頻 javaCV開發詳解之2：推流器實現，推本地攝像頭視頻到流媒體服務器以及攝像頭錄制視頻功能實現(基於javaCV- ...
docker中使用gpu（darknet-yolo，tensorflow）
（1）安裝nvidia-docker nvidia-docker其實是docker引擎的一個應用插件，專門面向NVIDIA GPU，因為docker引擎是不支持NVIDIA驅動的，安裝插件后可以在用戶層上直接使用cuda。具體看上圖。這個圖很形象，docker引擎的運行機制 ...
ubuntu 在docker中使用gpu，安裝nvidia-container-runtime
1. 參考https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/ 配置nvidia 源 主要執行: ...
TensorFlow中使用GPU
TensorFlow默認會占用設備上所有的GPU以及每個GPU的所有顯存；如果指定了某塊GPU,也會默認一次性占用該GPU的所有顯存。可以通過以下方式解決： 1 Python代碼中設置環境變量，指定GPU 本文所有代碼在tensorflow 1.12.0中測試通過。 import os ...