从头编译FFmpeg以实现CUDA硬件加速和色彩空间转换

在视频处理领域，FFmpeg一直以来都是一个强大而灵活的工具，但有时你可能需要自定义构建FFmpeg以满足特定需求。最近，我遇到了一个需要将非yuv420p色彩的视频转换成yuv420p bt709色彩的需求，并且需要支持CUDA硬件加速。在这篇文章中，我将分享如何编译带有CUDA硬件加速的最新版FFmpeg，同时记录下编译过程中的关键步骤，希望能帮助其他有类似需求的人。

1. 引子

故事发生在不久前，当时我面临着一个有趣的挑战：将视频的色彩空间从非yuv420p转换为yuv420p bt709，并且要求支持CUDA硬件加速。在解决这个问题的过程中，我发现需要额外构建一些特殊的滤镜，同时也需要确保CUDA硬件加速功能正常工作。因此，我决定亲自编译一个最新版本的FFmpeg，并记录下整个过程，以便与其他有类似需求的人分享。

2. 准备工作

在开始编译之前，你需要以下准备：

• 一台带有Nvidia GPU的计算机，并已安装好CUDA。
• 按照Nvidia官方教程，确保你知道如何编译开启CUDA支持的FFmpeg。

最重要的一步是配置FFmpeg的./configure命令，其中包含了一系列参数，包括CUDA相关的参数。官方教程提供了基本的开启CUDA参数，但还有许多其他基础参数需要设置。我的方法是复制当前生产环境中使用的FFmpeg配置参数，并在其中添加CUDA所需的参数，作为最终的编译参数。

3. 开始编译

一切准备就绪后，你可以开始执行./configure命令了。在这个过程中，你可能会遇到各种错误，例如xxx not found in pkg-config。这是因为你的系统中缺少了相应的库文件，需要逐个安装这些缺失的库文件。在搜索这些错误时，我发现了一个相关讨论，其中提供了解决最初几个错误的方法。我发现，大多数库文件都是以libxxxx-dev的形式存在，你只需要逐个安装这些即可。然而，仍然有一些库文件需要手动编译和安装，比如aom、chromaprint、libzimg和libplacebo等。

4. 完成

完成上述所有依赖项的安装后，你就可以开始编译FFmpeg了。如果一切顺利，编译完成后执行./ffmpeg命令，你将看到类似以下的输出：

ffmpeg version N-111698-g9549712056 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers
  built with gcc 9 (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04.1)
  configuration: --enable-nonfree --enable-cuda-nvcc --enable-libnpp 
  --extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include 
  --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64 
  --incdir=/usr/include/x86_64-linux-gnu 
  --libdir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu 
  --disable-static --enable-shared --enable-cuvid --enable-decoder=aac 
  --enable-decoder=h264 --enable-decoder=h264_cuvid --enable-demuxer=mov 
  --enable-filter=scale --enable-gnutls --enable-gpl --enable-libass 
  --enable-libfdk-aac --enable-libfreetype --enable-libmp3lame --enable-libopus 
  --enable-libtheora --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libx264 
  --enable-nonfree --enable-nvdec --enable-nvenc --enable-pic 
  --enable-protocol=file --enable-protocol=https --enable-vaapi 
  --enable-libplacebo --enable-vulkan --enable-ladspa --enable-libaom 
  --enable-libbluray --enable-libbs2b --enable-libcaca --enable-libcdio 
  --enable-libcodec2 --enable-libflite --enable-libfontconfig --enable-libfribidi 
  --enable-libzimg --enable-libgme --enable-libgsm --enable-libjack 
  --enable-libmysofa --enable-libopenjpeg --enable-libopenmpt --enable-libpulse 
  --enable-librsvg --enable-librubberband --enable-libshine --enable-libsnappy 
  --enable-libsoxr --enable-libspeex --enable-libssh --enable-libtwolame 
  --enable-libvidstab --enable-libwebp --enable-libx265 --enable-libxml2 
  --enable-libxvid --enable-libzmq --enable-libzvbi --enable-lv2 --enable-omx 
  --enable-openal --enable-opencl --enable-opengl --enable-sdl2 
  --enable-libdc1394 --enable-libdrm --enable-libiec61883 --enable-frei0r

5. 结语

通过以上步骤，你已经成功编译了带有CUDA硬件加速功能的最新版FFmpeg。这将为你提供更大的灵活性和功能，以满足特定的视频处理需求。如果你需要一键安装脚本来简化这个过程，你可以访问以下仓库地址：https://github.com/zshnb/ffmpeg-gpu-compile-guide