有没有认识搞视频处理的大牛,有问题请教

2020-08-23 08:21:54 +08:00
 damngoto
对视频中的每一帧图片用深度神经网络进行处理, 然后对处理好的每一帧合成为新的视频
现在的解法: 将图片加载到 GPU 显存, 然后用神经网络在 GPU 上进行处理, 对得到的处理结果, 移到内存, 用 CPU 进行后处理, 然后使用 opencv VideoWriter 指定 mp4v 编码写视频。
遇到的问题: 用 opencv videoWriter 合并图片生成视频这步很慢, 且会消耗大量 cpu .

有没有什么方法可以优化和加速这个流程:?
2149 次点击
所在节点    视频技术
5 条回复
ohao
2020-08-23 08:49:40 +08:00
不知道你是什么平台和硬件
使用 intel 的 e-2288 处理器,使用编译 igpu,搭配 nvme 存储

可以快不少
使用处理器的 gpu 处理,cpu 占用资源很低

你先使用 time,确认瓶颈在哪,然后折中针对性处理
可以先 opencv vw 写内存在 gpu encoder 在写盘
damngoto
2020-08-23 08:55:07 +08:00
@ohao 谢谢回复,今天试试。
fgodt
2020-08-23 08:58:25 +08:00
路子错了 既然得到的结果在 gpu 根本不应该再回到 cpu,如果你用的 gpu 是 nVidia 的那么你可以直接用 nvenc 处理成 x264 这样就很快了
icylogic
2020-08-23 10:00:58 +08:00
你一定要回 cpu 吗,如果都是 opencv 的 api,可以看看 cv::cuda 能不能替代。或者编码用 avcodec 直接搞,有优化余地
mcone
2020-08-23 15:38:50 +08:00
既然都已经在显存里面了,就别再回到 CPU 了,用一个支持 GPU 的库直接合完直接写入存储或者取回到内存应该会快很多了。
另外同一楼,建议看看时间瓶颈在哪里,近两三年的 opencv 好像默认是支持 GPU 加速的,我怀疑是有硬盘 IO 了……如果确实是 IO 费时多,上 SSD 或 ramdisk 之类的会好很多

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/700617

V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。

V2EX is a community of developers, designers and creative people.

© 2021 V2EX