ffmpeg视频流硬解码加速
使用ffmpegGPU相关拓展加速编码解码
一些依赖可选择安装：（最好用系统默认镜像源，否则容易被嵌套依赖问题电脑GG）
sudo apt-get install autoconf automake build-essential libass-dev libfreetype6-dev libtheora-dev libtool libvorbis-dev pkg-config texinfo zlib1g-dev unzip cmake yasm libx264-dev libmp3lame-dev libopus-dev libsdl1.2-dev libva-dev libvdpau-dev libxcb1-dev libxcb-shm0-dev libxcb-xfixes0-dev libfaac* libopenjpeg * libv4l-dev libvpx-dev libssl-dev
参考用官方手册：
Using_FFmpeg_with_NVIDIA_GPU_Hardware_Acceleration.pdf
按照分支选择对应版本的nv-codec-headers进行编译安装
https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers
你可以直接下载别人的docker：
https://yinguobing.com/docker-image-for-nvidia-gpu-accelerated-ffmpeg-opencv/
下载：
https://ffmpeg.org/download.html
首先你需要编译H264库
（1）下载X264 : git clone [http://git.videolan.org/git/x264.git](http://git.videolan.org/git/x264.git)
（2）安装X264：
sudo ./configure –enable-shared –disable-asm
sudo make
sudo make install
接着重新编译ffmpeg：
./configure --enable-shared --enable-cuda --enable-cuvid --enable-nvenc --enable-libnpp \
--enable-nonfree\ #可选--enable-gpl --enable-libx264 --enable-libx265
--extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64 \
--prefix=/usr/
注意，这里prefix之所以要指定为/usr/是为了让opencv能找到ffmpeg 如果还是找不到，你可以用cmake-gui 然后打开grouped advanced找到pkgcfg，按照这样类似的命名规则，再找到你现在拥有的相应的so在右上角增加入口添加进去即可。
你也可以参考：https://www.jianshu.com/p/59da3d350488
到这里基本上就结束了，为了让命令行可以使用记得在~/.bashrc中添加如下命令： export PATH=/usr/local/ffmpeg/bin/:$PATH 保存后执行 source ~/.bashrc
Reference
利用ffmpeg转接摄像头RTSP流硬解码
https://www.pianshen.com/article/31441500162/
ffmpeg使用硬件加速hwaccel、cuvid、h264_cuvid、h264_nvenc https://blog.csdn.net/zengraoli/article/details/119789655
NVIDIA FFmpeg 转码指南【非常推荐，英伟达官方良心之作，适合写个笔记】 https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/nvidia-ffmpeg-transcoding-guide/
ffmpeg命令行使用nvidia CUDA scaling高速转分辨率转码(libnpp) https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/84525611
Video Encoding Sessions并发数目限制(OpenEncodeSessionEx failed: out of memory)
https://github.com/keylase/nvidia-patch
https://blog.csdn.net/TracelessLe/article/details/113755792