Python 3.x 使用GPU将ffmpeg RTSP流传输到RGB24

我已经成功地将RTSP流输出到RGB24管道，但我注意到，尽管使用了

-hwaccel cuvid

和

-vcodec h264_cuvid

，CPU使用率仍然很高（20-45%）（如果没有硬件加速，它可以高达100-300%；基于Linux上的“top”命令）

我目前使用的代码是：

ffmpeg
.input(*rtsp_add*, rtsp_transport='tcp', fflags='nobuffer', flags='low_delay', hwaccel='cuvid', vcodec='h264_cuvid', vsync=0)
.output('pipe:', format='rawvideo', pix_fmt='rgb24')
.run_async(quiet=False, pipe_stdout=True)

当我使用-vcodec h264\u nvenc时，我发现了一系列错误，因为我认为它与RGB24不兼容。使用命令“ffmpeg-pix_fmts”，我注意到几乎没有任何东西属于“硬件加速格式”。我不介意在YUV420p、YUV444p、RGB24等中工作。。。这是否意味着如果我选择使用硬件编码，我将无法将图像输出到管道中

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我更喜欢将输出写入管道，而不是将其写入物理文件并再次读取以操作数据以提高性能。输出到内存中的JPG或PNG的选项也很好。

不确定Python语法，但在命令行中，您必须从GPU下载一个GPU和CPU都支持的pix_fmt中的纹理。如果选择cuvid解码器，则输出格式可能是

cuda

，这是仅适用于GPU的格式。对于nvidia卡，最好的选择似乎是

nv12

格式。在

nv12

中将帧下载到CPU后，您可以将其转换为您喜欢的任何其他格式。实现这一点的命令行部分是

-vf“hwdownload，format=nv12”-pix_fmt rgb24

，作为输出文件之前的选项。不确定Python语法，但在命令行中，您必须以GPU和CPU都支持的pix_fmt从GPU下载纹理。如果选择cuvid解码器，则输出格式可能是

cuda

，这是仅适用于GPU的格式。对于nvidia卡，最好的选择似乎是

nv12

格式。在

nv12

中将帧下载到CPU后，您可以将其转换为您喜欢的任何其他格式。实现这一点的命令行部分是

-vf“hwdownload，format=nv12”-pix_fmt rgb24

，作为输出文件之前的选项。