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ffmpeg库视频硬解码使用流程

news 来源：原创 2025/8/7 14:15:32

FFmpeg 的硬解码（Hardware Decoding）通过调用 GPU 或专用硬件的编解码能力实现，能显著降低 CPU 占用率。

‌一、FFmpeg 支持的硬件解码类型‌

FFmpeg 原生支持多种硬件加速类型，具体由 AVHWDeviceType 定义，包括：

‌NVIDIA CUDA/NVDEC‌：基于 NVIDIA 显卡的解码‌。
‌Intel Quick Sync Video (QSV)‌：Intel 集成显卡的硬件加速‌。
‌VAAPI‌：适用于 Intel/AMD 硬件的通用视频加速 API‌。
‌VideoToolbox‌：macOS/iOS 平台的硬解码‌。

‌MediaCodec‌：Android 平台的硬解码（需 FFmpeg 编译时启用）‌。

enum AVHWDeviceType {AV_HWDEVICE_TYPE_NONE,AV_HWDEVICE_TYPE_VDPAU,AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA,AV_HWDEVICE_TYPE_VAAPI,AV_HWDEVICE_TYPE_DXVA2,AV_HWDEVICE_TYPE_QSV,AV_HWDEVICE_TYPE_VIDEOTOOLBOX,AV_HWDEVICE_TYPE_D3D11VA,AV_HWDEVICE_TYPE_DRM,AV_HWDEVICE_TYPE_OPENCL,AV_HWDEVICE_TYPE_MEDIACODEC,
};

av_hwdevice_find_type_by_name：根据名称查找对应的AVHWDeviceType。支持的名称如下所示。

static const char *const hw_type_names[] = {[AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA]   = "cuda",[AV_HWDEVICE_TYPE_DRM]    = "drm",[AV_HWDEVICE_TYPE_DXVA2]  = "dxva2",[AV_HWDEVICE_TYPE_D3D11VA] = "d3d11va",[AV_HWDEVICE_TYPE_OPENCL] = "opencl",[AV_HWDEVICE_TYPE_QSV]    = "qsv",[AV_HWDEVICE_TYPE_VAAPI]  = "vaapi",[AV_HWDEVICE_TYPE_VDPAU]  = "vdpau",[AV_HWDEVICE_TYPE_VIDEOTOOLBOX] = "videotoolbox",[AV_HWDEVICE_TYPE_MEDIACODEC] = "mediacodec",
};

与硬解相关的函数：

avcodec_get_hw_config：用于获取编解码器支持的硬件配置AVCodecHWConfig。这里用于获取硬件支持的像素格式。
av_hwdevice_ctx_create：av_hwdevice_ctx_create创建硬件设备相关的上下文信息AVHWDeviceContext和对硬件设备进行初始化。
decoder_ctx->get_format = get_hw_format ，get_hw_format是向AVCodecContext注册的一个函数，用于协商支持的像素格式。
av_hwframe_transfer_data：拷贝数据到一个硬件的surface，或者从一个硬件surface拷贝数据，也就是GPU和CPU之间数据拷贝。这里用于GPU拷贝到CPU。GPU解码后数据格式默认类型是从硬件读取，CUDA可能是AV_PIX_FMT_NV12；而CPU解码后的数据一般是YUV数据，比如AV_PIX_FMT_YUV420P。
av_find_best_stream：查找最佳媒体流（如视频、音频、字幕等）的函数。

enum AVPixelFormat hw_pix_fmt;
enum AVHWDeviceType type = AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA;
AVCodec *decoder = NULL;/* open the input file */if (avformat_open_input(&input_ctx, argv[2], NULL, NULL) != 0) {fprintf(stderr, "Cannot open input file '%s'\n", argv[2]);return -1;}if (avformat_find_stream_info(input_ctx, NULL) < 0) {fprintf(stderr, "Cannot find input stream information.\n");return -1;}/* find the video stream information */ret = av_find_best_stream(input_ctx, AVMEDIA_TYPE_VIDEO, -1, -1, &decoder, 0);if (ret < 0) {fprintf(stderr, "Cannot find a video stream in the input file\n");return -1;}for (i = 0;; i++) {const AVCodecHWConfig *config = avcodec_get_hw_config(decoder, i);if (!config) {fprintf(stderr, "Decoder %s does not support device type %s.\n",decoder->name, av_hwdevice_get_type_name(type));return -1;}if (config->methods & AV_CODEC_HW_CONFIG_METHOD_HW_DEVICE_CTX &&config->device_type == type) {hw_pix_fmt = config->pix_fmt;break;}}

二、FFmpeg 硬件解码器名称及对应编码格式

FFmpeg 支持的硬件解码器名称与编码格式关联紧密，需根据具体硬件平台（如 NVIDIA、Intel、AMD）及接口协议（如 CUDA、VAAPI、QSV）选择适配方案。以下是主流编码格式对应的硬件解码器名称示例：

2.1、视频编码格式与硬件解码器

‌H.264/AVC‌
- h264_cuvid（NVIDIA CUDA加速）
- h264_qsv（Intel Quick Sync Video）
- h264_vaapi（跨平台开源接口）
- h264_amf（AMD Advanced Media Framework）‌
‌H.265/HEVC‌
- hevc_cuvid（NVIDIA）
- hevc_qsv（Intel）
- hevc_vaapi（通用接口）
- hevc_amf（AMD）‌
‌VP8/VP9‌
- vp8_cuvid（NVIDIA）
- vp9_vaapi（通用接口）
- vp9_qsv（Intel）‌
‌AV1‌
- av1_qsv（Intel）
- av1_vaapi（通用接口）‌

2.2、音频编码格式与硬件解码器

‌AAC‌
- 硬件解码依赖平台驱动支持（如 Intel HD Audio），FFmpeg 中通常通过系统接口调用，无独立硬解名称‌。
‌MP3/Opus‌
- 硬解支持较少，多采用软件解码‌。

‌三、硬解码实现流程‌

‌1. 初始化硬件设备‌

‌获取硬件设备类型‌
通过 av_hwdevice_find_type_by_name 或枚举类型确定目标硬解码设备‌。
‌创建硬件设备上下文‌
使用 av_hwdevice_ctx_create 初始化硬件设备上下文（hw_device_ctx）‌。

‌2. 配置解码器‌

‌查找支持硬解码的编解码器‌
例如 H.264 硬解需查找 h264_cuvid（NVIDIA）或 h264_mediacodec（Android）等解码器‌。
‌设置解码器参数‌
在 AVCodecContext 中指定 hw_device_ctx，关联硬件设备上下文‌。

‌3. 解码数据‌

‌发送数据包‌
调用 avcodec_send_packet 将压缩数据送入解码器。
‌接收解码帧‌
通过 avcodec_receive_frame 获取解码后的帧数据，硬件解码的帧通常存储在 GPU 内存中‌。

‌4. 处理解码数据‌

‌内存映射与格式转换‌
若需 CPU 访问解码数据，需使用 av_hwframe_transfer_data 将帧从 GPU 内存复制到 CPU 内存‌。

‌四、代码示例

3.1实现硬件解码（以 ‌NVIDIA CUDA/NVDEC‌ 为例）的完整示例代码。

#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libavutil/hwcontext.h>int main(int argc, char *argv[]) {AVFormatContext *fmt_ctx = NULL;AVCodecContext *codec_ctx = NULL;const AVCodec *codec = NULL;AVBufferRef *hw_device_ctx = NULL;AVPacket *pkt = NULL;AVFrame *hw_frame = NULL, *sw_frame = NULL;int video_stream_idx = -1;// 1. 初始化 FFmpegavformat_network_init();// 2. 打开输入文件if (avformat_open_input(&fmt_ctx, "input.mp4", NULL, NULL) < 0) {fprintf(stderr, "无法打开输入文件\n");return -1;}// 3. 查找视频流索引if (avformat_find_stream_info(fmt_ctx, NULL) < 0) {fprintf(stderr, "无法获取流信息\n");goto cleanup;}for (int i = 0; i < fmt_ctx->nb_streams; i++) {if (fmt_ctx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) {video_stream_idx = i;break;}}if (video_stream_idx == -1) {fprintf(stderr, "未找到视频流\n");goto cleanup;}// 4. 初始化硬件设备 (CUDA)if (av_hwdevice_ctx_create(&hw_device_ctx, AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA, NULL, NULL, 0) < 0) {fprintf(stderr, "无法创建 CUDA 硬件设备\n");goto cleanup;}// 5. 配置硬件解码器codec = avcodec_find_decoder_by_name("h264_cuvid"); // NVIDIA 硬解解码器if (!codec) {fprintf(stderr, "未找到支持的硬解解码器\n");goto cleanup;}codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, fmt_ctx->streams[video_stream_idx]->codecpar);codec_ctx->hw_device_ctx = av_buffer_ref(hw_device_ctx); // 关联硬件设备// 6. 打开解码器if (avcodec_open2(codec_ctx, codec, NULL) < 0) {fprintf(stderr, "无法打开硬解解码器\n");goto cleanup;}// 7. 初始化数据包和帧pkt = av_packet_alloc();hw_frame = av_frame_alloc();sw_frame = av_frame_alloc();// 8. 解码循环while (av_read_frame(fmt_ctx, pkt) >= 0) {if (pkt->stream_index == video_stream_idx) {// 发送数据包到解码器if (avcodec_send_packet(codec_ctx, pkt) < 0) {fprintf(stderr, "发送数据包失败\n");continue;}// 接收解码后的帧while (avcodec_receive_frame(codec_ctx, hw_frame) == 0) {// 检查是否为硬件帧if (hw_frame->format == AV_PIX_FMT_CUDA) {// 将 GPU 内存数据复制到 CPU 内存if (av_hwframe_transfer_data(sw_frame, hw_frame, 0) < 0) {fprintf(stderr, "GPU→CPU 内存拷贝失败\n");continue;}// 在此处理 sw_frame（YUV420 数据）// 例如：保存到文件、渲染、转码等printf("解码一帧：宽度=%d, 高度=%d\n", sw_frame->width, sw_frame->height);}av_frame_unref(hw_frame);av_frame_unref(sw_frame);}}av_packet_unref(pkt);}cleanup:// 9. 释放资源av_frame_free(&hw_frame);av_frame_free(&sw_frame);av_packet_free(&pkt);avcodec_free_context(&codec_ctx);av_buffer_unref(&hw_device_ctx);avformat_close_input(&fmt_ctx);avformat_network_deinit();return 0;
}

说明：

AV_PIX_FMT_CUDA等像素格式对比。

格式	存储位置	典型用途	性能优势
`AV_PIX_FMT_CUDA`	GPU 显存	硬解码、全流程 GPU 处理	零拷贝、低延迟‌
`AV_PIX_FMT_NV12`	CPU 内存	软解码、跨设备处理	兼容性强，但需拷贝‌
`AV_PIX_FMT_RGB24`	CPU 内存	图像显示、算法输入	通用性强，但带宽占用高‌

‌五、注意事项‌

‌编译配置‌
启用硬解码需在 FFmpeg 编译时添加对应选项（如 --enable-cuda --enable-cuvid --enable-nonfree）‌。
‌平台差异‌
- Windows：常用 DXVA2 或 NVIDIA CUDA‌6。
- Android：需启用 --enable-mediacodec 并关联 MediaCodec API‌。
‌兼容性回退‌
硬解码失败时需切换至软解（如 h264 解码器）‌。
硬件类型选择
若需使用其他硬件（如 Intel QSV 或 VAAPI）：
1）解码器名称改为 h264_qsv 或 h264_vaapi。
2）修改 AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA 为 AV_HWDEVICE_TYPE_QSV 或 AV_HWDEVICE_TYPE_VAAPI。
‌滤镜处理‌：通过 libavfilter 实现缩放、裁剪、水印等操作‌。
‌封装格式转换‌：使用 avformat_write_header() 和 av_write_frame() 实现转封装（如 MP4 转 TS）‌。

‌六、性能优化‌

‌减少内存拷贝‌：直接在 GPU 内存中处理数据（如 OpenGL 渲染）‌。
‌帧格式限制‌：硬解码输出格式通常为 NV12 或 YUV420P，需适配后续处理流程‌。