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視頻處理加速及應用實踐:基于英特爾GPU 版權信息
- ISBN：9787111734000
- 條形碼：9787111734000 ; 978-7-111-73400-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
視頻處理加速及應用實踐:基于英特爾GPU 本書特色
本書面向的讀者為視頻行業的廣大從業人員，不管是新進入這個行業的開發小白，還是眾多戰斗在**線的銷售、售前工程師以及現場工程師等，甚至是具有數十年工作經驗的資深軟硬件開發人員，都可以從本書獲益。
視頻處理加速及應用實踐:基于英特爾GPU 內容簡介
本書聚焦于使用英特爾的GPU來進行視頻加速處理的方案。首先介紹視頻處理的理論基礎，然后介紹英特爾的GPU處理器架構，接著介紹英特爾推薦的視頻處理開發套件Media SDK的環境搭建、框架和功能支持，以及開源框架的環境如何在英特爾的平臺上搭建等。接下來是實戰的部分，首先介紹視頻處理中的兩個技術難點——內容管理和碼率控制，接下來是編程實戰，并針對開發者反饋較多的情況，介紹性能評測和性能優化的部分以及視頻會議中視頻處理的應用。
視頻處理加速及應用實踐:基于英特爾GPU 目錄
CONTENTS
目 錄
序
前言
第1章 視頻處理之理論基礎 1
1.1 人眼視覺系統概述 1
1.2 RGB和YUV色彩空間模型 3
1.2.1 RGB色彩空間模型 5
1.2.2 YUV色彩空間模型 5
1.2.3 YUV色彩模型與RGB
色彩模型的轉換 6
1.3 數字圖像概述 7
1.3.1 數字化過程——采樣 7
1.3.2 幀和場 8
1.3.3 視頻圖像屬性 9
1.4 傳統視頻壓縮技術理論和
算法概述 10
1.4.1 信息論概述 11
1.4.2 視頻數據的冗余特性 14
1.4.3 變換技術 15
1.4.4 量化技術 18
1.4.5 預測技術 20
1.4.6 Z字形掃描 22
1.4.7 熵編碼 23
1.4.8 可分層編碼 23
1.4.9 多視點視頻編碼 25
1.5 常見視頻圖像處理算法 27
1.5.1 去隔行掃描 27
1.5.2 幀率轉換 28
1.5.3 電視電影刷新率轉換 28
1.5.4 縮放 29
1.6 視頻行業主要標準 30
1.6.1 電視制式 31
1.6.2 視頻圖像標準 32
1.6.3 視頻編解碼行業標準 33
1.7 視頻圖像質量評價 36
1.7.1 主觀質量評價 37
1.7.2 客觀質量評價 37
1.8 本章小結 39
第2章 英特爾GPU概述 41
2.1 英特爾GPU處理器架構概述 42
2.2 視頻引擎 46
2.3 英特爾GPU路線圖和命名 49
2.4 本章小結 52
第3章 Media SDK總覽 53
3.1 處理對象 54
3.2 功能模塊 55
3.3 API設計 56
3.4 軟件架構 57
3.4.1 會話 57
3.4.2 分配器 59
3.4.3 數據緩存 61
3.4.4 異步流水線 62
3.5 例程和教程概述 64
3.5.1 基本開發流程 64
3.5.2 解碼過程 65
3.5.3 編碼過程 66
3.5.4 轉碼過程 67
3.5.5 視頻圖像處理 68
3.5.6 例程的使用 70
3.6 新一代開發套件OneVPL 71
3.7 本章小結 75
第4章 Media SDK環境搭建 77
4.1 Linux環境搭建 77
4.1.1 選擇內核版本 77
4.1.2 選擇Media SDK版本 78
4.1.3 安裝依賴庫和例程 79
4.1.4 通過vainfo驗證安裝
結果 80
4.2 Windows環境搭建 85
4.2.1 開發環境部署 85
4.2.2 例程編譯過程 87
4.2.3 基于GitHub的例程編譯
過程 92
4.2.4 查看當前平臺的視頻處理
能力 92
4.2.5 自帶Tracer工具 92
4.3 本章小結 94
第5章 Linux視頻加速軟件框架 95
5.1 直接渲染管理器 97
5.1.1 內存管理 98
5.1.2 命令提交 107
5.1.3 模式設置 115
5.1.4 權限管理 116
5.2 libdrm 117
5.3 VA-API 117
5.3.1 核心概念 119
5.3.2 編程流程 124
5.3.3 示例程序 125
5.3.4 調試 129
5.4 GmmLib 132
5.5 本章小結 133
第6章 開源框架的使用和環境
搭建134
6.1 FFmpeg 134
6.1.1 Linux編譯指南 136
6.1.2 Windows編譯指南 138
6.2 GStreamer 141
6.2.1 基于GStreamer官網的
編譯指南 141
6.2.2 通過Intel OpenVINO
安裝GStreamer 143
6.2.3 GStreamer與AI的協同
工作 146
6.3 OpenCV 151
6.3.1 Linux編譯指南 152
6.3.2 Windows編譯指南 154
6.4 本章小結 158
第7章 高并發視頻分析業務
評估工具 159
7.1 綜述 159
7.2 Linux 環境搭建 160
7.2.1 安裝依賴軟件包 160
7.2.2 升級Linux 內核 161
7.2.3 安裝集成顯卡固件 162
7.2.4 安裝OpenVINO 162
7.2.5 安裝OpenCL驅動 163
7.2.6 準備測試的視頻 165
7.2.7 運行SVET程序 165
7.2.8 SVET參考程序參數
配置 167
7.3 Windows環境搭建 168
7.3.1 安裝依賴軟件包 168
7.3.2 編譯SVET參考程序和
依賴庫 170
7.3.3 下載推理所需模型和
測試視頻 175
7.3.4 運行多路視頻推理 176
7.4 核心視頻業務 179
7.4.1 NVR業務 180
7.4.2 AI視頻分析業務 181
7.4.3 MCU轉碼拼接業務 185
7.5 本章小結 187
第8章 編解碼實現 188
8.1 低功耗快速編碼 188
8.2 低延遲編解碼 192
8.3 碼率控制 194
8.3.1 恒定量化系數算法 195
8.3.2 恒定碼率算法和可變
碼率算法 196
8.3.3 前向預測算法 199
8.3.4 智能恒定質量算法 201
8.3.5 質量可定義的可變碼
率算法 202
8.4 動態碼率控制 202
8.5 精確控制每一幀圖像編碼的
量化系數 203
8.6 多個IDR幀視頻流的解碼過程 205
8.7 強制生成關鍵幀 206
8.8 參考幀的動態選擇 206
8.9 參考幀添加重復信息 207
8.10 長期參考幀 208
8.11 可分層視頻編碼例程實現 209
8.12 本章小結 211
第9章 拼接顯示實現 212
9
目 錄
序
前言
第1章 視頻處理之理論基礎 1
1.1 人眼視覺系統概述 1
1.2 RGB和YUV色彩空間模型 3
1.2.1 RGB色彩空間模型 5
1.2.2 YUV色彩空間模型 5
1.2.3 YUV色彩模型與RGB
色彩模型的轉換 6
1.3 數字圖像概述 7
1.3.1 數字化過程——采樣 7
1.3.2 幀和場 8
1.3.3 視頻圖像屬性 9
1.4 傳統視頻壓縮技術理論和
算法概述 10
1.4.1 信息論概述 11
1.4.2 視頻數據的冗余特性 14
1.4.3 變換技術 15
1.4.4 量化技術 18
1.4.5 預測技術 20
1.4.6 Z字形掃描 22
1.4.7 熵編碼 23
1.4.8 可分層編碼 23
1.4.9 多視點視頻編碼 25
1.5 常見視頻圖像處理算法 27
1.5.1 去隔行掃描 27
1.5.2 幀率轉換 28
1.5.3 電視電影刷新率轉換 28
1.5.4 縮放 29
1.6 視頻行業主要標準 30
1.6.1 電視制式 31
1.6.2 視頻圖像標準 32
1.6.3 視頻編解碼行業標準 33
1.7 視頻圖像質量評價 36
1.7.1 主觀質量評價 37
1.7.2 客觀質量評價 37
1.8 本章小結 39
第2章 英特爾GPU概述 41
2.1 英特爾GPU處理器架構概述 42
2.2 視頻引擎 46
2.3 英特爾GPU路線圖和命名 49
2.4 本章小結 52
第3章 Media SDK總覽 53
3.1 處理對象 54
3.2 功能模塊 55
3.3 API設計 56
3.4 軟件架構 57
3.4.1 會話 57
3.4.2 分配器 59
3.4.3 數據緩存 61
3.4.4 異步流水線 62
3.5 例程和教程概述 64
3.5.1 基本開發流程 64
3.5.2 解碼過程 65
3.5.3 編碼過程 66
3.5.4 轉碼過程 67
3.5.5 視頻圖像處理 68
3.5.6 例程的使用 70
3.6 新一代開發套件OneVPL 71
3.7 本章小結 75
第4章 Media SDK環境搭建 77
4.1 Linux環境搭建 77
4.1.1 選擇內核版本 77
4.1.2 選擇Media SDK版本 78
4.1.3 安裝依賴庫和例程 79
4.1.4 通過vainfo驗證安裝
結果 80
4.2 Windows環境搭建 85
4.2.1 開發環境部署 85
4.2.2 例程編譯過程 87
4.2.3 基于GitHub的例程編譯
過程 92
4.2.4 查看當前平臺的視頻處理
能力 92
4.2.5 自帶Tracer工具 92
4.3 本章小結 94
第5章 Linux視頻加速軟件框架 95
5.1 直接渲染管理器 97
5.1.1 內存管理 98
5.1.2 命令提交 107
5.1.3 模式設置 115
5.1.4 權限管理 116
5.2 libdrm 117
5.3 VA-API 117
5.3.1 核心概念 119
5.3.2 編程流程 124
5.3.3 示例程序 125
5.3.4 調試 129
5.4 GmmLib 132
5.5 本章小結 133
第6章 開源框架的使用和環境
搭建134
6.1 FFmpeg 134
6.1.1 Linux編譯指南 136
6.1.2 Windows編譯指南 138
6.2 GStreamer 141
6.2.1 基于GStreamer官網的
編譯指南 141
6.2.2 通過Intel OpenVINO
安裝GStreamer 143
6.2.3 GStreamer與AI的協同
工作 146
6.3 OpenCV 151
6.3.1 Linux編譯指南 152
6.3.2 Windows編譯指南 154
6.4 本章小結 158
第7章 高并發視頻分析業務
評估工具 159
7.1 綜述 159
7.2 Linux 環境搭建 160
7.2.1 安裝依賴軟件包 160
7.2.2 升級Linux 內核 161
7.2.3 安裝集成顯卡固件 162
7.2.4 安裝OpenVINO 162
7.2.5 安裝OpenCL驅動 163
7.2.6 準備測試的視頻 165
7.2.7 運行SVET程序 165
7.2.8 SVET參考程序參數
配置 167
7.3 Windows環境搭建 168
7.3.1 安裝依賴軟件包 168
7.3.2 編譯SVET參考程序和
依賴庫 170
7.3.3 下載推理所需模型和
測試視頻 175
7.3.4 運行多路視頻推理 176
7.4 核心視頻業務 179
7.4.1 NVR業務 180
7.4.2 AI視頻分析業務 181
7.4.3 MCU轉碼拼接業務 185
7.5 本章小結 187
第8章 編解碼實現 188
8.1 低功耗快速編碼 188
8.2 低延遲編解碼 192
8.3 碼率控制 194
8.3.1 恒定量化系數算法 195
8.3.2 恒定碼率算法和可變
碼率算法 196
8.3.3 前向預測算法 199
8.3.4 智能恒定質量算法 201
8.3.5 質量可定義的可變碼
率算法 202
8.4 動態碼率控制 202
8.5 精確控制每一幀圖像編碼的
量化系數 203
8.6 多個IDR幀視頻流的解碼過程 205
8.7 強制生成關鍵幀 206
8.8 參考幀的動態選擇 206
8.9 參考幀添加重復信息 207
8.10 長期參考幀 208
8.11 可分層視頻編碼例程實現 209
8.12 本章小結 211
第9章 拼接顯示實現 212
9
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視頻處理加速及應用實踐:基于英特爾GPU 作者簡介
林森，畢業于哈爾濱工業大學，獲計算機應用技術專業碩士學位，現任英特爾(中國)客戶端平臺架構師。長期在多個硬件平臺從事底層優化實現工作，在視頻編解碼、嵌入式系統、圖形圖像處理以及并行計算、人工智能等領域有20年以上的科研與產品開發經驗。 唐君，畢業于四川大學，獲電子信息科學與技術專業學士學位。現任英特爾網絡邊緣事業部GPU技術支持架構師，熟悉ARM和x86架構，從事過15年以上顯卡驅動開發與調試優化相關工作，在視頻解碼加速、圖形圖像處理和系統性能優化領域有非常豐富的實踐經驗。 王丹，畢業于天津大學，獲通信工程專業學士學位。現任英特爾網絡與邊緣事業部軟件支持和優化工程師。長期從事視頻編解碼和視頻處理相關軟件的開發和優化工作，對于Media SDK應用程序調優有豐富的經驗。 傅巧妮，畢業于中國傳媒大學，獲計算機科學與技術專業學士學位。多媒體領域資深工程師，十多年來一直深耕移動端和PC端從應用到系統的架構設計和研發。 葉釗，畢業于中國科學技術大學，獲軟件工程專業碩士學位。曾就職于美滿科技、英特爾等芯片公司，長期從事音視頻相關的軟件開發工作。 黃妍（知乎：kiwi888），畢業于中國科學院自動化研究所，獲模式識別與智能系統專業碩士學位。現任英特爾AI技術支持工程師，從事人工智能應用研究、項目部署與創新工作。參與翻譯書籍Foundations of Machine Learning。 傅偉，英特爾亞太研發有限公司資深圖形圖像應用工程師，長期從事計算機數字圖像處理、計算機視覺算法與應用、Camera 成像算法開發，擁有多年CPU/GPU/ISP異構計算應用與優化經驗。
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