C++ 使用英伟达编码SDK编码的视频是不正确的

使用英伟达编码SDK编码的视频是不正确的 <英伟达编码器SDK与英伟达帧缓冲捕获SDK集成。我在CUDA缓冲器中捕获帧，然后发送到英伟达编码器，以H.264格式进行编码。 然而，经过编码的视频并不是我想要的，它是一个完全粉红色的屏幕。 有没有任何理由可以解释为什么会发生这种情况

#包括
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#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括“nvEncodeAPI.h”
#包括
//如果已安装CUDA工具包，则可以包含CUDA标头
//#包括“cuda.h”
//#包括“cuda_drvapi_dynlink_cuda.h”
#包括“cuda.h”
#包括“NvFBCUtils.h”
#定义应用程序第4版
#定义LIB_NVFBC_名称“libnvidia fbc.so.1”
#定义LIB_CUDA_名称“libcuda.so.1”
#定义N_帧10
/*
*CUDA入口点
*/
typedef CUresult（*CUINITPROC）（未签名的整数标志）；
typedef CUresult（*CUDEVICEGETPROC）（CUdevice*设备，序号为整数）；
typedef CUresult（*CUCTXCREATEV2PROC）（CUcontext*pctx，无符号int标志，cudev设备）；
typedef CUresult（*CUMEMCPYDTOHV2PROC）（void*dstHost，CUdeviceptr srcDevice，size_t ByteCount）；
typedef CUresult（*CUGETDEVICEPTR）（CUdeviceptr*dptr，大小字节大小）；
静态CUINITPROC cuInit_ptr=NULL；
静态CUDEVICEGETPROC cuDeviceGet_ptr=NULL；
静态CUCTXCREATEV2PROC cuCtxCreate_v2_ptr=NULL；
静态cummcpydtohv2proc cummcpydtoh_v2_ptr=NULL；
静态CUGETDEVICEPTR CUGETDEVICEPTR=NULL；
typedef NVENCSTATUS（*PNVENCCREATEINSTANCE）（NV_编码_API_函数_列表*PFUNList）；
/**
*动态打开CUDA库并解析
*此应用程序需要。
*
*\param[out]libCUDA
*指向打开的CUDA库的指针。
*
*\返回
*成功时为NVFBC_TRUE，否则为NVFBC_FALSE。
*/
静态NVFBC_BOOL cuda_load_库（void*libCUDA）
{
libCUDA=dlopen（LIB_CUDA_NAME，RTLD_NOW）；
if（libCUDA==NULL）{
fprintf（stderr，“无法打开“%s”\n”，LIB\u CUDA\u名称）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cuInit_ptr=（CUINITPROC）dlsym（libCUDA，“cuInit”）；
if（cuInit_ptr==NULL）{
fprintf（stderr，“无法解析符号'cuInit'\n”）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cuDeviceGet_ptr=（CUDEVICEGETPROC）dlsym（libCUDA，“cuDeviceGet”）；
if（cuDeviceGet_ptr==NULL）{
fprintf（stderr，“无法解析符号'cuDeviceGet'\n”）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cuCtxCreate_v2_ptr=（CUCTXCREATEV2PROC）dlsym（libCUDA，“cuCtxCreate_v2”）；
if（cuCtxCreate_v2_ptr==NULL）{
fprintf（stderr，“无法解析符号'cuCtxCreate_v2'\n”）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cummcpydtoh_v2_ptr=（cummcpydtohv2proc）dlsym（libCUDA，“cummcpydtoh_v2”）；
if（cuMemcpyDtoH_v2_ptr==NULL）{
fprintf（stderr，“无法解析符号'cuMemcpyDtoH_v2'\n”）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cuGetDevicePtr=（cuGetDevicePtr）dlsym（libCUDA，“cuMemAlloc”）；
if（cuGetDevicePtr==NULL）{
fprintf（stderr，“无法解析符号'cuMemAlloc'\n”）；
返回NVFBC_FALSE；
}
返回NVFBC_TRUE；
}
/**
*初始化CUDA并创建CUDA上下文。
*
*\param[in]cuCtx
*指向已创建CUDA上下文的指针。
*
*\返回
*成功时为NVFBC_TRUE，否则为NVFBC_FALSE。
*/
静态NVFBC布尔cuda初始化（CUcontext*cuCtx）
{
治愈结果治愈；
cuDev设备；
治愈率=cuInit_ptr（0）；
如果（治愈！=CUDA_成功）{
fprintf（stderr，“无法初始化CUDA（结果：%d）\n”，修复）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cuRes=cuDeviceGet_ptr（&cuDev，0）；
如果（治愈！=CUDA_成功）{
fprintf（stderr，“无法获取CUDA设备（结果：%d）\n”，治愈）；
返回NVFBC_FALSE；
}
cuRes=cuCtxCreate_v2_ptr（cuCtx，cuCtx_SCHED_AUTO，cuDev）；
如果（治愈！=CUDA_成功）{
fprintf（stderr，“无法创建CUDA上下文（结果：%d）\n”，修复）；
返回NVFBC_FALSE；
}
返回NVFBC_TRUE；
}
/**
*初始化NvFBC和CUDA库并创建NvFBC实例。
*
*使用CUDA互操作创建并设置到视频内存的捕获会话。
*
*每秒捕获一组帧，将其转换为BMP并保存
*到磁盘。
*/
int main（int argc，char*argv[]）
{
/英伟达编码器库的打开
void*handle=dlopen（“libnvidia encode.so”，RTLD_NOW）；
if（handle==NULL）
{
PrTNF（“无法加载英伟达编码器库”）；
返回退出失败；
}
PNVENCCREATEINSTANCE NvEncCreateInstance_ptr；
NvEncCreateInstance_ptr=（PNVENCCREATEINSTANCE）dlsym（句柄，“nVencodeAppCreateInstance”）；
if（NvEncCreateInstance_ptr==NULL）
{
printf（“加载nv编码库失败”）；
}
静态结构选项longopts[]={
{“get status”，无参数，NULL，'g'}，
{“track”，必选参数，NULL，'t'}，
{“frames”，必选参数，NULL，'f'}，
{“size”，必需的参数，NULL，'s'}，
{“格式”，必需的参数，NULL，'o'}，
{NULL，0，NULL，0}
};
int opt，ret；
无符号整数i，nFrames=N_帧；
NVFBC_SIZE frameSize={0,0}；
NVFBC_BOOL printStatusOnly=NVFBC_FALSE；
NVFBC_TRACKING_TYPE trackingType=NVFBC_TRACKING_默认值；
char outputName[NVFBC_OUTPUT_NAME_LEN]；
uint32_t outputId=0；
void*libNVFBC=NULL，*libCUDA=NULL；
PNVFBCCREATEINSTANCE NvFBCCreateInstance_ptr=NULL；
NVFBC_API_函数_列表pFn；
CUcontext-cuCtx；
NVFBCSTATUS fbcStatus；
NVFBC_BOOL fbcBool；
NVFBC_会话_处理fbcHandle；
NVFBC_创建_句柄_参数createHandleParams；
NVFBC_获取_状态_参数statusParams；
NVFBC_创建_捕获_会话_参数createCaptureParams；
NVFBC_销毁_捕获_会话_参数销毁捕获参数；
NVFBC_DESTROY_HANDLE_PARAMS DESTROY handleparams；
NVFBC_TOCUDA_SETUP_参数setupParams；
NVFBC_BUFFER_FORMAT bufferFormat=NVFBC_BUFFER_