read_image(AVFrame *, char*)

时间: 2024-01-17 13:09:40 浏览: 29
As an AI language model, I can interpret this function as a method that takes in an AVFrame pointer and a character pointer as parameters, and returns data related to an image file. However, without knowing the context and purpose of this function, it is difficult to provide a more accurate interpretation. The AVFrame pointer might refer to a video frame, and the character pointer might contain the file path to an image that needs to be read. The function might use a library or API to read the image file and store its data in the AVFrame.
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ffempg硬件缩放C++使用scale_cuda过滤器缩放视频

ffmpeg是一个非常强大的开源多媒体处理库,它支持各种格式的视频和音频的编解码、转换、过滤等操作。在ffmpeg中,scale_cuda过滤器可以使用GPU加速进行视频缩放。 下面是使用scale_cuda过滤器进行视频缩放的C++代码示例: ```c++ #include <iostream> #include <string> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <libavcodec/avcodec.h> #include <libavformat/avformat.h> #include <libavutil/opt.h> #include <libavutil/imgutils.h> #include <libavfilter/avfilter.h> #include <libavfilter/buffersink.h> #include <libavfilter/buffersrc.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { if (argc != 4) { cout << "Usage: ./scale_cuda <input_file> <width> <height>" << endl; return -1; } string input_file = argv[1]; int dst_width = stoi(argv[2]); int dst_height = stoi(argv[3]); // 初始化ffmpeg av_register_all(); avfilter_register_all(); // 打开输入文件 AVFormatContext* input_ctx = nullptr; if (avformat_open_input(&input_ctx, input_file.c_str(), nullptr, nullptr) < 0) { cout << "Failed to open input file" << endl; return -1; } // 获取视频流信息 if (avformat_find_stream_info(input_ctx, nullptr) < 0) { cout << "Failed to find stream information" << endl; avformat_close_input(&input_ctx); return -1; } // 获取视频流索引 int video_stream_index = -1; for (unsigned int i = 0; i < input_ctx->nb_streams; i++) { if (input_ctx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) { video_stream_index = i; break; } } if (video_stream_index == -1) { cout << "Failed to find video stream" << endl; avformat_close_input(&input_ctx); return -1; } // 创建输入流上下文 AVCodecParameters* codecpar = input_ctx->streams[video_stream_index]->codecpar; AVStream* input_stream = input_ctx->streams[video_stream_index]; AVCodec* codec = avcodec_find_decoder(codecpar->codec_id); AVCodecContext* codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec); avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, codecpar); avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr); AVFrame* raw_frame = av_frame_alloc(); AVPacket* packet = av_packet_alloc(); // 创建输出流上下文 AVFilterContext* buffersrc_ctx = nullptr; AVFilterContext* buffersink_ctx = nullptr; AVFilterGraph* filter_graph = avfilter_graph_alloc(); // 创建buffersrc过滤器 AVFilter* buffersrc = avfilter_get_by_name("buffer"); AVDictionary* options = nullptr; av_dict_set(&options, "video_size", "1920x1080", 0); av_dict_set(&options, "pix_fmt", "0", 0); av_dict_set(&options, "time_base", "1/25", 0); av_dict_set(&options, "pixel_aspect", "0/1", 0); char args[512]; snprintf(args, sizeof(args), "video_size=%dx%d:pix_fmt=%d:time_base=%d/%d:pixel_aspect=%d/%d", codec_ctx->width, codec_ctx->height, codec_ctx->pix_fmt, input_stream->time_base.num, input_stream->time_base.den, codecpar->sample_aspect_ratio.num, codecpar->sample_aspect_ratio.den); avfilter_graph_create_filter(&buffersrc_ctx, buffersrc, "in", args, options, filter_graph); // 创建scale_cuda过滤器 AVFilter* scale_cuda = avfilter_get_by_name("scale_cuda"); snprintf(args, sizeof(args), "%d:%d", dst_width, dst_height); avfilter_graph_create_filter(&buffersink_ctx, scale_cuda, "out", args, nullptr, filter_graph); // 连接过滤器 avfilter_link(buffersrc_ctx, 0, buffersink_ctx, 0); avfilter_graph_config(filter_graph, nullptr); // 读取视频帧并进行缩放 Mat frame; AVFrame* scaled_frame = av_frame_alloc(); while (av_read_frame(input_ctx, packet) >= 0) { if (packet->stream_index == video_stream_index) { avcodec_send_packet(codec_ctx, packet); while (avcodec_receive_frame(codec_ctx, raw_frame) == 0) { av_buffersrc_add_frame_flags(buffersrc_ctx, raw_frame, AV_BUFFERSRC_FLAG_KEEP_REF); while (av_buffersink_get_frame(buffersink_ctx, scaled_frame) == 0) { av_image_fill_arrays(scaled_frame->data, scaled_frame->linesize, frame.data, AV_PIX_FMT_BGR24, dst_width, dst_height, 1); frame = Mat(dst_height, dst_width, CV_8UC3, scaled_frame->data[0], scaled_frame->linesize[0]); imshow("Scaled Video", frame); waitKey(1); av_frame_unref(scaled_frame); } } } av_packet_unref(packet); } // 释放资源 avfilter_graph_free(&filter_graph); avcodec_free_context(&codec_ctx); av_packet_free(&packet); av_frame_free(&raw_frame); av_frame_free(&scaled_frame); avformat_close_input(&input_ctx); return 0; } ``` 在这个示例中,我们首先使用ffmpeg打开输入视频文件,并获取视频流的信息和索引。然后创建输入流和输出流的上下文,以及buffersrc和scale_cuda过滤器。最后,我们使用av_read_frame()函数读取视频帧,并使用av_buffersrc_add_frame_flags()函数将原始帧发送到buffersrc过滤器,然后使用av_buffersink_get_frame()函数从buffersink过滤器中获取缩放后的帧。最后,我们将缩放后的帧转换为OpenCV的Mat格式,并使用imshow()函数显示到窗口中。

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