1、写在前面

前面我们已经了解关于视频硬解码的一些技术。

其中提到的 ​​nvcuvid​​ 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。

2、正文开始

NVDECODE API 支持的编解码器有：

MPEG-1 MPEG-2 MPEG4 VC-1 H.264 (AVCHD) (8 位) H.265 (HEVC)（8 位、10 位和 12 位） VP8 VP9（8位、10位和12位） AV1 Main profile Hybrid (CUDA + CPU) JPEG

解码器管道由三个主要组件组成：解复用器、视频解析器和视频解码器,这些组件不相互依赖，因此可以独立使用。

​​NVDECODE API​​ 为 NVIDIA 视频解析器和 NVIDIA 视频解码器提供 API。

其中，NVIDIA 视频解析器纯粹是一个软件组件，如果需要，用户可以插入任何解析器来代替 NVIDIA 视频解析器（例如 FFmpeg 解析器）。

NVDECODE 视频解码器管道如下图所示：

在高层次上，应遵循以下步骤来解码任何视频内容，使用 ​​NVDECODEAPI​​：

• 1、创建一个 CUDA 上下文。
• 2、查询硬件解码器的解码能力。

使用 cuvidGetDecoderCaps()

• 3、创建解码器实例。

使用 cuvidCreateDecoder() 创建 CUvideodecoder 实例

• 4、解复用内容（如 .mp4），这可以使用 FFMPEG 等第三方软件来完成。
• 5、使用 ​​NVDECODE API​​ 提供的解析器或第三方解析器解析视频码流，比如 FFmpeg。

从解复用器中提取的数据包使用 cuvidParseVideoData() 输入解析器。

  解析器在从内部同步创建解析器对象时触发注册的回调cuvidParseVideoData()，只要有序列变化或图片准备好被解码和/或显示。 如果回调返回失败，它将被传播cuvidParseVideoData() 到应用程序。

  解码结果与 CUVIDPICPARAMS 结构中的图片索引值相关联，

  这也是由解析器提供的。 这个图片索引稍后用于映射解码的帧到 CUDA 内存

• 6、使用 ​​VDECODE API​​ 开始解码。

调用 cuvidDecodePicture() 并将解码器句柄和指针传递给 CUVIDPICPARAMS 在 NVDEC 上开始解码。

• 7、获取解码后的 YUV 进行进一步处理。

用户需要调用 cuvidMapVideoFrame() 来获取 CUDA 设备指针和保存解码和后处理帧的输出表面。

  请注意 cuvidDecodePicture() 指示 NVDEC 硬件引擎启动帧/字段的解码。 

  但是 cuvidMapVideoFrame() 成功完成表示解码过程完成，解码后的YUV帧从 NVDEC 生成的格式转换为 CUVIDDECODECREATEINFO::OutputFormat 中指定的 YUV 格式。

  cuvidMapVideoFrame() API 将解码表面索引 (nPicIdx) 作为输入并将其映射到可用的输出表面之一，对解码帧进行后处理并复制到输出表面和返回 CUDA 设备指针和输出表面的相关间距。

• 8、查询解码帧的状态。

解码开始后，可随时调用 cuvidGetDecodeStatus() 进行查询该帧的解码状态。

• 9、根据解码状态，使用解码后的输出进行进一步处理，例如渲染、推理、后处理等
• 10、如果应用程序需要显示输出

• 将解码的 YUV 表面转换为 RGBA。
• 将 RGBA 表面映射到 DirectX 或 OpenGL 纹理。
• 在屏幕上绘制纹理。

• 11、解码过程完成后销毁解码器实例。

用户需要调用 cuvidDestroyDecoder() 来销毁解码器会话并释放所有分配的解码器资源。

• 12、销毁 CUDA 上下文。

3、结语

最后，我们的 ​​SkeyeARS​​​ 实际上支持可配置视频 ​​软解码/硬解码​​ 的。

在 ​​SkeyeARS​​​ 运行目录下 ​​config/config.ini​​ 中。

其中：​​EasyPlayerProDecodeType​​​ 为直播解码选项，​​EasyPlayerDecodeType​​ 则为录播解码选项。

配置为 ​​0​​​ 选择软解码，配置为 ​​1​​ 选择硬解码。