0
雷鋒網 AI 開發者按：近日，NVIDIA 開源了適用于 Python 的視頻處理框架「VideoProcessingFramework（VPF）」。該框架為開發人員提供了一個簡單但功能強大的 Python 工具，可用于硬件加速的視頻編碼、解碼和處理類等任務。
同時，由于 Python 綁定下的 C ++代碼，它使開發者可以在數十行代碼中實現較高的 GPU 利用率。解碼后的視頻幀以 NumPy 數組或 CUDA 設備指針的形式公開，以簡化交互過程及其擴展功能。
目前，VPF 并未對 NVIDIA Video Codec SDK 附加任何限制，開發者可充分利用 NVIDIA 專業級 GPU 的功能。
VPF 是基于 CMake 的開源跨平臺框架，它依賴于 FFmpeg 庫來進行（de）muxing 和 pybind11 項目從而構建 Python 綁定。它包含了一組開源的 C ++庫和 Python 綁定，可與其封閉源代碼 Codec SDK 進行交互。
該框架的主要功能是簡化從 Python 開發 GPU 加速視頻編碼/解碼的過程，可為視頻處理任務（例如解碼，編碼，代碼轉換以及 GPU 加速的色彩空間和像素格式轉換）提供完整的硬件加速。
盡管 Python 不是性能最高的語言，但它易于使用；在 NVIDIA 發布此視頻處理框架之后，它相當于在現有 Video Codec SDK C ++ 堆棧周圍的 Python wrapper，將用于在 Kepler 及更高版本上基于 GPU 的視頻編碼/解碼。這使得 VPF 在利用基于 GPU 的高性能視頻加速的同時，也獲得了易于閱讀/編寫的代碼。
NVIDIA Video Codec SDK 使用效果示意圖
同時值得注意的是，VPF 還利用 NVIDIA Video Codec SDK（一套全面的 API，包括用于 Windows 和 Linux 上硬件加速視頻編碼和解碼的高性能工具，示例和文檔）來提高靈活性和性能，并為開發人員提供 Python 固有的易用性。目前，該代碼在 GitHub 上已開源。
Github 地址：
在官網博客宣布 VPF 時，開發者也提供了一個簡短的 Python 代碼示例，該示例使用 PyNvCodec 模塊顯示 Python 中的視頻轉碼：
import PyNvCodec as nvc
gpuID = 0
encFile = "big_buck_bunny_1080p_h264.mov"
xcodeFile = open("big_buck_bunny_1080p.h264", "wb")
nvDec = nvc.PyNvDecoder(encFile, gpuID)
nvEnc = nvc.PyNvEncoder({'preset': 'hq', 'codec': 'h264', 's': '1920x1080'}, gpuID)
while True:
rawSurface = nvDec.DecodeSingleSurface()
# Decoder will return zero surface if input file is over;
if not (rawSurface.GetCudaDevicePtr()):
break
encFrame = nvEnc.EncodeSingleSurface(rawSurface)
if(encFrame.size):
frameByteArray = bytearray(encFrame)
xcodeFile.write(frameByteArray)
# Encoder is asynchronous, so we need to flush it
encFrames = nvEnc.Flush()
for encFrame in encFrames:
encByteArray = bytearray(encFrame)
xcodeFile.write(encByteArray)
盡管這一示例的設計簡單，但 VPF 仍具有良好的性能。上面顯示的代碼轉換示例足以使 RTX 5000 GPU 上的 Nvenc 單元飽和，如下所示：
Big Buck Bunny 序列包含 14315 幀，可以在 32 秒內進行轉碼，而無需使用任何先進的技術（例如生產者-消費者模式），解碼器和編碼器將在單獨的線程中啟動共享解碼器隊列，從而可以在約 447fps 的速度下進行轉碼。由于所有轉碼均在 GPU 上完成，因此沒有明顯的 CPU 負載。
VPF 中包含了多個類，其核心部分是 PyNvDecoder 和 PyNvEncoder 類，它們是與 NVIDIA Video Codec SDK 的 Python 綁定。
PyNvDecoder 和 PyNvEncoder 類支持 NV12 像素格式，所有轉換均通過 GPU 加速，并在 VRAM 內存中完成，以提高性能。其中——
PyNvDecoder 類有五個主要方法：
DecodeSingleSurface 從輸入視頻解碼單幀，返回帶有解碼像素的 Surface。下次用戶調用此方法時，先前返回的 Surface 可能會被重用。如果未解碼幀，則解碼后的 Surface 的 GetCudaDevicePtr 方法將返回零；
DecodeSingleFram 從輸入視頻解碼單幀，返回帶有解碼像素的 NumPy 數組。下次用戶調用此方法時，將返回另一個 NumPy 數組實例。如果未解碼幀，它將返回空的 NumPy 數組。此操作將設備復制到主機內存；
Width 返回解碼的幀寬度；
Height 返回解碼的幀高度；
PixelFormat 返回解碼的幀像素格式。
用戶使用 DecodeSingleSurface 和 DecodeSingleFrame 時，不會破壞解碼器的內部狀態。解碼器類支持 H.264 和 H.265 編解碼器。
PyNvEncoder 類有六個方法：
EncodeSingleSurface 以原始像素獲取 NV12 Surface，對其進行編碼，然后將基本視頻比特流作為 NumPy 數組返回。編碼器是異步的，因此此方法可能會在前幾次調用時返回空數組（取決于編碼器設置），這不是編碼錯誤；
EncodeSingleFrame 以原始像素獲取 NumPy 數組，對其進行編碼，然后將基本視頻比特流作為 NumPy 數組返回。編碼器是異步的，因此此方法可能在前幾次調用時返回空數組（取決于編碼器設置）；
Flush 沖洗編碼器。除非編碼器隊列中的所有原始幀都已編碼，否則它不會返回，并返回帶有基本流字節的 NumPy 數組的列表；
Width 返回編碼的幀寬度；
Height 返回編碼的幀高度；
PixelFormat 返回編碼的幀像素格式。
如果用戶使用 EncodeSingleSurface 和 EncodeSingleFrame，則不會破壞編碼器的內部狀態。此外，PyNvEncoder 可以獲取任意分辨率的輸入幀，并在實際編碼之前即時在 GPU 上調整其大小。
編碼器類支持 H.264 和 H.265 編解碼器，并且具有較低的延遲，因此在編碼會話結束時，應調用 Flush 刷新編碼器幀隊列。
HardwareSurface 類包含一個包裝器 CUdeviceptr：
GetCudaDevicePtr 將 CUdeviceptr 返回到 CUDA 內存對象。
對于主機和設備之間的內存傳輸，有兩個名為 PyFrameUploader 和 PySurfaceDownloader 的類：
PyFrameUploader 用于將 NumPy 數組上傳到 GPU；
UploadSingleFrame 將一個 numpy 數組上傳到 GPU，再將句柄返回到上傳的 Surface。下次用戶調用此方法時，先前返回的 Surface 可能會被重用。
PySurfaceDownloader 類用于從 GPU 下載 Surface，它只包含一種方法：
DownloadSingleSurface 將 GPU 端 Surface 下載到 CPU 端 numpy 數組中。下次用戶調用此方法時，將返回另一個 numpy 數組實例。
PySurfaceConverter 類用于 GPU 加速的色彩空間和像素格式轉換。以下是受支持的轉化列表：
YUV420 至 NV12
NV12 到 YUV420
NV12 轉 RGB
PySurfaceConverter 類包含一種方法：
Execute 在 GPU 上執行轉換，將句柄以輸出格式返回給 Surface。下次用戶調用此方法時，先前返回的 Surface 可能會被重用。
而 VPF 運行的主要數據類型有兩種：
用于 CPU 端數據的 NumPy 數組；
用戶透明 Surface 類，表示 GPU 端數據；
由于 GPU 端內存對象分配很復雜，并且會嚴重影響性能，因此所有歸還 Surface，并在下次調用時重用先前返回的 VPF 類方法。
與此不同的是，VPF 類方法每次被調用時都會返回新的 NumPy 數組實例。移動構造函數可避免內存復制的運行成本。
一、RxFFmpeg
RxFFmpeg 是基于 ( FFmpeg 4.0 + X264 + mp3lame + fdk-aac ) 編譯的適用于 Android 平臺的音視頻編輯、視頻剪輯的快速處理框架。
包含：視頻拼接，轉碼，壓縮，裁剪，片頭片尾，分離音視頻，變速，添加靜態貼紙和 gif 動態貼紙，添加字幕，添加濾鏡，添加背景音樂，加速減速視頻，倒放音視頻，音頻裁剪，變聲，混音，圖片合成視頻，視頻解碼圖片等主流特色功能。
RxFFmpeg 開源地址：
二、VidGear
VidGear 是一個圍繞 OpenCV 視頻 I/O 模塊的輕量級 python 包裝器，它使用多線程 Gears（又名 API）構建，每個都有獨特的開拓性功能。
這些 API 提供了易于使用，高度可擴展的多線程包裝器，這些包裝器圍繞著許多底層的最新 python 庫，例如 OpenCV，FFmpeg，picamera，pafy，pyzmq 和 python-mss ?，可以在各種設備和平臺上實現高速視頻幀讀取功能 。它也是 imutils 庫視頻模塊的重新實現，修復了所有主要錯誤，并附帶了直接網絡流支持。
VidGear 開源地址：
VPF 博客地址：
https://devblogs.nvidia.com/vpf-hardware-accelerated-video-processing-framework-in-python/
雷鋒網 AI 開發者 雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
