“ VideoProcessingFramework”（VPF）代表视频处理框架，是 NVIDIA 推出的适用于 Python 的开源视频处理框架。
VPF 是一组开源的 C++ 库和Python绑定，可与其封闭源代码 Codec SDK 进行交互。该框架的功能是简化从 Python 开发 GPU 加速视频编码/解码的过程。可为视频处理任务（例如解码，编码，代码转换以及GPU加速的色彩空间和像素格式转换）提供完整的硬件加速。
VPF 利用 NVIDIA Video Codec SDK 来提高灵活性和性能，并为开发人员提供 Python 固有的易用性。
VPF是基于Apache 2许可发布的基于CMake的开源跨平台软件。它依赖于FFmpeg库来进行（de）muxing和pybind11项目来构建Python绑定。
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地址：https://github.com/NVIDIA/VideoProcessingFramework 简介： VPF(VideoProcessingFramework) 是一个视频处理框架。利用c++ 库和python绑定能够提供视频处理任务的硬件加速。例如：编码，解码，转码，颜色空间和像素转换的GPU加速。 安装： 系统：ubuntu16.04 环境准备： python 环境：基于Mini
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本文为在Ubuntu中的docker容器环境下编译VideoProcessingFramework硬解码框架的教程，记录一些在编译过程中踩过的坑。所有操作均在docker容器环境下进行。 1、版本环境 Video_Codec_SDK_12.0.16 ffmpeg-5.1 cuda 11.3 python 3.7 driver-470 2、创建docker容器 创建容器时要注意，要添加ENV NVI
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1.安装NVIDIA-driver 和对应的cuda 本人版本为：driver-440，cuda-10.1 这个版本跟后面安装nv-codec-headers的版本要对应，不然会导致编译ffmpeg失败 2.安装编译能使用cuda gpu的ffmpeg 可以用命令测试是否可以用gpu，如果没有按照下面这个教程步骤安装，会提示 Unknown decoder 'h264_cuvid' 编译能
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虽然HTML5的画布API没有提供直接在画布上绘制视频的方法，但是我们一定可以处理视频，其方法是从隐藏的video标签中捕获视频的帧，再使用循环把它们拷贝到画布上。 图3-5 处理视频 准备工作 开始之前，让我们谈一谈每个浏览器所支持的HTML5视频格式。在本书写作之时，关于视频格式的战争还在如火如荼的进行着，所有的主流浏览器，如Chome, Firefox, Opera, Safari, and
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问题内容： 我想从视频中提取帧并对其应用一些过滤器，例如gabor / hough等。哪个Java库最适合处理各种视频编码？我一直在研究GStreamer，JMF，Xuggler等，但无法确定哪一个最好。我还希望编辑框架并使用新框架制作视频。 问题答案： 如果您要进行低级操作（例如提取帧和对其进行操作），那么Xuggler将是最佳选择，因为API围绕此低级进行调整。它适用于ffmpeg，因此可以处
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我遵循这个链接的第二个答案（两个步骤）来实现视频到Youtube的上传：使用curl和api v3在Youtube上上传视频 代码工作正常，但当我执行时，我得到的响应是：状态：嵌入：true license：“YouTube”privacystatus：“unlisted”publicstatsviewable：true uploadstatus：“uploaded”
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问题内容： 我正在将Android 2.2与Eclipse结合使用。 我想制作一个捕获视频的应用程序，并针对每一帧将其作为位图发送到处理该方法 并返回新位图 并显示已处理位图的方法。 我对Android不太熟悉，因此，请问有人可以将我发送到我需要研究的资源上吗？ 问题答案： 使用Android SDK完成以下步骤非常简单： 从相机捕获预览帧作为位图数据。 将以多种可能的图像格式返回代表帧的数据。
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我正在为我的申请寻找最好的方法。我有视频上传功能。前端将发送请求并附上视频文件，然后我的后端将处理该请求，将减小视频的大小和质量（使用)，然后将基于视频的第一帧创建缩略图图像，然后将视频和他的缩略图图像上传到AWS S3 bucket，最后将压缩的视频和缩略图返回到前端。我遇到的问题是，所有压缩、创建缩略图和上传的（后端）任务都非常耗时，有时（取决于视频大小和持续时间）我的服务器会返回504网关超