使用cuda解码rtsp代码

以下是使用 CUDA 加速的 PyAV 库解码 RTSP 并显示图像的示例代码：

import av
import cv2

# 定义 CUDA 设备
device = 'cuda'

# RTSP URL
rtsp_url = "your_rtsp_url"

# 创建视频容器，并指定使用 CUDA 设备
container = av.open(rtsp_url, options={'device': device})

# 查找视频流
video_stream = next(s for s in container.streams if s.type == 'video')

# 创建 CUDA 解码器
decoder = video_stream.codec.decode(codec='h264_cuvid')

# 创建显示窗口
cv2.namedWindow('RTSP Stream', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 读取并显示图像
for frame in container.decode(video=0):
    # 解码帧
    frame = frame.reformat(format='rgb24')
    image = frame.to_ndarray()

    # 显示图像
    cv2.imshow('RTSP Stream', image)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

请将 `your_rtsp_url` 替换为您的 RTSP URL。

在这个示例中，我们首先定义了要使用的 CUDA 设备，通过设置 `device` 参数为 `'cuda'`。然后，我们使用 PyAV 打开 RTSP 视频流，并找到视频流。接下来，我们创建一个 CUDA 解码器，通过将 `codec` 参数设置为 `'h264_cuvid'` 来指定使用 CUDA 加速的 H.264 解码器。

接下来的步骤与之前的示例相同：我们循环读取和解码视频帧，并将其转换为图像数据。然后，我们使用 OpenCV 的 `cv2.imshow()` 显示图像，并使用 `cv2.waitKey()` 等待用户按下 'q' 键来退出循环。

请注意，CUDA 解码器需要 NVIDIA GPU 和适当的 CUDA 驱动程序支持。另外，您需要安装包含 CUDA 加速的 PyAV 版本（例如 `pyav[video_cuda]`）。具体的安装和配置细节可以参考 PyAV 的文档和示例代码。