原子能力
FFmpeg (with HW Accel)
厂商/来源:
FFmpeg Team
核心功能:
视频处理的“内燃机”。所有的视频流项目（NVR、推流、AI 解码）底层都是它，但你会用“硬件加速”吗？
| 适用场景 | 视频转码 (H.265 转 H.264)、视频截图、AI 推理前的抽帧解码、RTSP 录制 |
| 架构支持 | Rockchip MPP (RK系列硬解) NVIDIA NVENC/NVDEC (GPU 硬解) Intel QSV/VAAPI (集显硬解) |
| 核心价值 | 释放 CPU 软解 (Soft Decode): 解码 4 路 1080P 会吃掉 i7 CPU 80% 的占用。 硬解 (Hard Decode): 调用显卡解码，CPU 占用仅 5%。这是边缘计算项目能否落地的决定性因素。 |
| 对接情报 | 命令差异 普通版: ffmpeg -i input.mp4 ... RK3588版: ffmpeg -c:v h264_rkmpp -i input.mp4 ... Nvidia版: ffmpeg -hwaccel cuda -c:v h264_cuvid ... |
| 避坑指南 | [编译地狱] 1. apt install 的坑：在 Ubuntu/Debian 上直接 apt install ffmpeg 安装的版本，通常不包含私有硬件驱动（如 rkmpp 或 nvenc）。你必须去芯片厂商的官网下载专用的 FFmpeg 源码进行编译，或者使用厂商提供的 Docker 镜像。 2. 内存泄漏：在 C++ 代码中调用 FFmpeg API 时，若不正确释放 AVPacket 和 AVFrame，内存会像洪水一样上涨。务必使用 valgrind 检查内存泄漏。 |
| 推荐搭配 | [芯片厂商提供的 BSP] [Docker] |
