1、写在前面
前面我们已经了解关于视频硬解码的一些技术。
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
2、正文开始
NVDECODE API 支持的编解码器有：
MPEG-1
MPEG-2
MPEG4
VC-1
H.264 (AVCHD) (8 位)
H.265 (HEVC)（8 位、10 位和 12 位）
VP8
VP9（8位、10位和12位）
AV1 Main profile
Hybrid (CUDA CPU) JPEG
解码器管道由三个主要组件组成：解复用器、视频解析器和视频解码器,这些组件不相互依赖，因此可以独立使用。
NVDECODE API 为 NVIDIA 视频解析器和 NVIDIA 视频解码器提供 API。
其中，NVIDIA 视频解析器纯粹是一个软件组件，如果需要，用户可以插入任何解析器来代替 NVIDIA 视频解析器（例如 FFmpeg 解析器）。
NVDECODE 视频解码器管道如下图所示：
在高层次上，应遵循以下步骤来解码任何视频内容，使用 NVDECODEAPI：
- 1、创建一个 CUDA 上下文。
- 2、查询硬件解码器的解码能力。
使用 cuvidGetDecoderCaps()- 3、创建解码器实例。
使用 cuvidCreateDecoder() 创建 CUvideodecoder 实例- 4、解复用内容（如 .mp4），这可以使用 FFMPEG 等第三方软件来完成。
- 5、使用
NVDECODE API提供的解析器或第三方解析器解析视频码流，比如 FFmpeg。
从解复用器中提取的数据包使用 cuvidParseVideoData() 输入解析器。
解析器在从内部同步创建解析器对象时触发注册的回调cuvidParseVideoData()，只要有序列变化或图片准备好被解码和/或显示。 如果回调返回失败，它将被传播cuvidParseVideoData() 到应用程序。
解码结果与 CUVIDPICPARAMS 结构中的图片索引值相关联，
这也是由解析器提供的。 这个图片索引稍后用于映射解码的帧到 CUDA 内存- 6、使用
VDECODE API开始解码。
调用 cuvidDecodePicture() 并将解码器句柄和指针传递给 CUVIDPICPARAMS 在 NVDEC 上开始解码。- 7、获取解码后的 YUV 进行进一步处理。
用户需要调用 cuvidMapVideoFrame() 来获取 CUDA 设备指针和保存解码和后处理帧的输出表面。
请注意 cuvidDecodePicture() 指示 NVDEC 硬件引擎启动帧/字段的解码。
但是 cuvidMapVideoFrame() 成功完成表示解码过程完成，解码后的YUV帧从 NVDEC 生成的格式转换为 CUVIDDECODECREATEINFO::OutputFormat 中指定的 YUV 格式。
cuvidMapVideoFrame() API 将解码表面索引 (nPicIdx) 作为输入并将其映射到可用的输出表面之一，对解码帧进行后处理并复制到输出表面和返回 CUDA 设备指针和输出表面的相关间距。- 8、查询解码帧的状态。
解码开始后，可随时调用 cuvidGetDecodeStatus() 进行查询该帧的解码状态。- 9、根据解码状态，使用解码后的输出进行进一步处理，例如渲染、推理、后处理等
- 10、如果应用程序需要显示输出
- 将解码的 YUV 表面转换为 RGBA。 - 将 RGBA 表面映射到 DirectX 或 OpenGL 纹理。 - 在屏幕上绘制纹理。- 11、解码过程完成后销毁解码器实例。
用户需要调用 cuvidDestroyDecoder() 来销毁解码器会话并释放所有分配的解码器资源。- 12、销毁 CUDA 上下文。
3、结语
最后，我们的 SkeyeARS 实际上支持可配置视频 软解码/硬解码 的。
在 SkeyeARS 运行目录下 config/config.ini 中。
其中：EasyPlayerProDecodeType 为直播解码选项，EasyPlayerDecodeType 则为录播解码选项。
配置为 0 选择软解码，配置为 1 选择硬解码。
