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视频处理加速及应用实践：基于英特尔GPU

视频处理加速及应用实践：基于英特尔GPU
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作者:
出版社: 机械工业出版社
2023-09
版次: 1
ISBN: 9787111734000
定价: 109.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 344页
字数: 465千字
分类: 计算机与互联网
  • 本书聚焦于使用英特尔的GPU来进行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础，然后介绍英特尔的GPU处理器架构，接着介绍英特尔推荐的视频处理开发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持，以及开源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。接下来是实战的部分，首先介绍视频处理中的两个技术难点——内容管理和码率控制，接下来是编程实战，并针对开发者反馈较多的情况，介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。 CONTENTS

    目　　录

    序

    前言

    第1章　视频处理之理论基础1

    1.1　人眼视觉系统概述1

    1.2　RGB和YUV色彩空间模型3

    1.2.1　RGB色彩空间模型5

    1.2.2　YUV色彩空间模型5

    1.2.3　YUV色彩模型与RGB

    色彩模型的转换6

    1.3　数字图像概述7

    1.3.1　数字化过程——采样7

    1.3.2　帧和场8

    1.3.3　视频图像属性9

    1.4　传统视频压缩技术理论和

    算法概述10

    1.4.1　信息论概述11

    1.4.2　视频数据的冗余特性14

    1.4.3　变换技术15

    1.4.4　量化技术18

    1.4.5　预测技术20

    1.4.6　Z字形扫描22

    1.4.7　熵编码23

    1.4.8　可分层编码23

    1.4.9　多视点视频编码25

    1.5　常见视频图像处理算法27

    1.5.1　去隔行扫描27

    1.5.2　帧率转换28

    1.5.3　电视电影刷新率转换28

    1.5.4　缩放29

    1.6　视频行业主要标准30

    1.6.1　电视制式31

    1.6.2　视频图像标准32

    1.6.3　视频编解码行业标准33

    1.7　视频图像质量评价36

    1.7.1　主观质量评价37

    1.7.2　客观质量评价37

    1.8　本章小结39

    第2章　英特尔GPU概述41

    2.1　英特尔GPU处理器架构概述42

    2.2　视频引擎46

    2.3　英特尔GPU路线图和命名49

    2.4　本章小结52

    第3章　Media SDK总览53

    3.1　处理对象54

    3.2　功能模块55

    3.3　API设计56

    3.4　软件架构57

    3.4.1　会话57

    3.4.2　分配器59

    3.4.3　数据缓存61

    3.4.4　异步流水线62

    3.5　例程和教程概述64

    3.5.1　基本开发流程64

    3.5.2　解码过程65

    3.5.3　编码过程66

    3.5.4　转码过程67

    3.5.5　视频图像处理68

    3.5.6　例程的使用70

    3.6　新一代开发套件OneVPL71

    3.7　本章小结75

    第4章　Media SDK环境搭建77

    4.1　Linux环境搭建77

    4.1.1　选择内核版本77

    4.1.2　选择Media SDK版本78

    4.1.3　安装依赖库和例程79

    4.1.4　通过vainfo验证安装

    结果80

    4.2　Windows环境搭建85

    4.2.1　开发环境部署85

    4.2.2　例程编译过程87

    4.2.3　基于GitHub的例程编译

    过程92

    4.2.4　查看当前平台的视频处理

    能力92

    4.2.5　自带Tracer工具92

    4.3　本章小结94

    第5章　Linux视频加速软件框架95

    5.1　直接渲染管理器97

    5.1.1　内存管理98

    5.1.2　命令提交107

    5.1.3　模式设置115

    5.1.4　权限管理116

    5.2　libdrm117

    5.3　VA-API117

    5.3.1　核心概念119

    5.3.2　编程流程124

    5.3.3　示例程序125

    5.3.4　调试129

    5.4　GmmLib132

    5.5　本章小结133

    第6章　开源框架的使用和环境

    搭建134

    6.1　FFmpeg134

    6.1.1　Linux编译指南136

    6.1.2　Windows编译指南138

    6.2　GStreamer141

    6.2.1　基于GStreamer官网的

    编译指南141

    6.2.2　通过Intel OpenVINO

    安装GStreamer143

    6.2.3　GStreamer与AI的协同

    工作146

    6.3　OpenCV151

    6.3.1　Linux编译指南152

    6.3.2　Windows编译指南154

    6.4　本章小结158

    第7章　高并发视频分析业务

    评估工具159

    7.1　综述159

    7.2　Linux 环境搭建160

    7.2.1　安装依赖软件包160

    7.2.2　升级Linux 内核161

    7.2.3　安装集成显卡固件162

    7.2.4　安装OpenVINO162

    7.2.5　安装OpenCL驱动163

    7.2.6　准备测试的视频165

    7.2.7　运行SVET程序165

    7.2.8　SVET参考程序参数

    配置167

    7.3　Windows环境搭建168

    7.3.1　安装依赖软件包168

    7.3.2　编译SVET参考程序和

    依赖库170

    7.3.3　下载推理所需模型和

    测试视频175

    7.3.4　运行多路视频推理176

    7.4　核心视频业务179

    7.4.1　NVR业务180

    7.4.2　AI视频分析业务181

    7.4.3　MCU转码拼接业务185

    7.5　本章小结187

    第8章　编解码实现188

    8.1　低功耗快速编码188

    8.2　低延迟编解码192

    8.3　码率控制194

    8.3.1　恒定量化系数算法195

    8.3.2　恒定码率算法和可变

    码率算法196

    8.3.3　前向预测算法199

    8.3.4　智能恒定质量算法201

    8.3.5　质量可定义的可变码

    率算法202

    8.4　动态码率控制202

    8.5　精确控制每一帧图像编码的

    量化系数203

    8.6　多个IDR帧视频流的解码过程205

    8.7　强制生成关键帧206

    8.8　参考帧的动态选择206

    8.9　参考帧添加重复信息207

    8.10　长期参考帧208

    8.11　可分层视频编码例程实现209

    8.12　本章小结211

    第9章　拼接显示实现212

    9
  • 内容简介:
    本书聚焦于使用英特尔的GPU来进行视频加速处理的方案。首先介绍视频处理的理论基础，然后介绍英特尔的GPU处理器架构，接着介绍英特尔推荐的视频处理开发套件Media SDK的环境搭建、框架和功能支持，以及开源框架的环境如何在英特尔的平台上搭建等。接下来是实战的部分，首先介绍视频处理中的两个技术难点——内容管理和码率控制，接下来是编程实战，并针对开发者反馈较多的情况，介绍性能评测和性能优化的部分以及视频会议中视频处理的应用。
  • 目录:
    CONTENTS

    目　　录

    序

    前言

    第1章　视频处理之理论基础1

    1.1　人眼视觉系统概述1

    1.2　RGB和YUV色彩空间模型3

    1.2.1　RGB色彩空间模型5

    1.2.2　YUV色彩空间模型5

    1.2.3　YUV色彩模型与RGB

    色彩模型的转换6

    1.3　数字图像概述7

    1.3.1　数字化过程——采样7

    1.3.2　帧和场8

    1.3.3　视频图像属性9

    1.4　传统视频压缩技术理论和

    算法概述10

    1.4.1　信息论概述11

    1.4.2　视频数据的冗余特性14

    1.4.3　变换技术15

    1.4.4　量化技术18

    1.4.5　预测技术20

    1.4.6　Z字形扫描22

    1.4.7　熵编码23

    1.4.8　可分层编码23

    1.4.9　多视点视频编码25

    1.5　常见视频图像处理算法27

    1.5.1　去隔行扫描27

    1.5.2　帧率转换28

    1.5.3　电视电影刷新率转换28

    1.5.4　缩放29

    1.6　视频行业主要标准30

    1.6.1　电视制式31

    1.6.2　视频图像标准32

    1.6.3　视频编解码行业标准33

    1.7　视频图像质量评价36

    1.7.1　主观质量评价37

    1.7.2　客观质量评价37

    1.8　本章小结39

    第2章　英特尔GPU概述41

    2.1　英特尔GPU处理器架构概述42

    2.2　视频引擎46

    2.3　英特尔GPU路线图和命名49

    2.4　本章小结52

    第3章　Media SDK总览53

    3.1　处理对象54

    3.2　功能模块55

    3.3　API设计56

    3.4　软件架构57

    3.4.1　会话57

    3.4.2　分配器59

    3.4.3　数据缓存61

    3.4.4　异步流水线62

    3.5　例程和教程概述64

    3.5.1　基本开发流程64

    3.5.2　解码过程65

    3.5.3　编码过程66

    3.5.4　转码过程67

    3.5.5　视频图像处理68

    3.5.6　例程的使用70

    3.6　新一代开发套件OneVPL71

    3.7　本章小结75

    第4章　Media SDK环境搭建77

    4.1　Linux环境搭建77

    4.1.1　选择内核版本77

    4.1.2　选择Media SDK版本78

    4.1.3　安装依赖库和例程79

    4.1.4　通过vainfo验证安装

    结果80

    4.2　Windows环境搭建85

    4.2.1　开发环境部署85

    4.2.2　例程编译过程87

    4.2.3　基于GitHub的例程编译

    过程92

    4.2.4　查看当前平台的视频处理

    能力92

    4.2.5　自带Tracer工具92

    4.3　本章小结94

    第5章　Linux视频加速软件框架95

    5.1　直接渲染管理器97

    5.1.1　内存管理98

    5.1.2　命令提交107

    5.1.3　模式设置115

    5.1.4　权限管理116

    5.2　libdrm117

    5.3　VA-API117

    5.3.1　核心概念119

    5.3.2　编程流程124

    5.3.3　示例程序125

    5.3.4　调试129

    5.4　GmmLib132

    5.5　本章小结133

    第6章　开源框架的使用和环境

    搭建134

    6.1　FFmpeg134

    6.1.1　Linux编译指南136

    6.1.2　Windows编译指南138

    6.2　GStreamer141

    6.2.1　基于GStreamer官网的

    编译指南141

    6.2.2　通过Intel OpenVINO

    安装GStreamer143

    6.2.3　GStreamer与AI的协同

    工作146

    6.3　OpenCV151

    6.3.1　Linux编译指南152

    6.3.2　Windows编译指南154

    6.4　本章小结158

    第7章　高并发视频分析业务

    评估工具159

    7.1　综述159

    7.2　Linux 环境搭建160

    7.2.1　安装依赖软件包160

    7.2.2　升级Linux 内核161

    7.2.3　安装集成显卡固件162

    7.2.4　安装OpenVINO162

    7.2.5　安装OpenCL驱动163

    7.2.6　准备测试的视频165

    7.2.7　运行SVET程序165

    7.2.8　SVET参考程序参数

    配置167

    7.3　Windows环境搭建168

    7.3.1　安装依赖软件包168

    7.3.2　编译SVET参考程序和

    依赖库170

    7.3.3　下载推理所需模型和

    测试视频175

    7.3.4　运行多路视频推理176

    7.4　核心视频业务179

    7.4.1　NVR业务180

    7.4.2　AI视频分析业务181

    7.4.3　MCU转码拼接业务185

    7.5　本章小结187

    第8章　编解码实现188

    8.1　低功耗快速编码188

    8.2　低延迟编解码192

    8.3　码率控制194

    8.3.1　恒定量化系数算法195

    8.3.2　恒定码率算法和可变

    码率算法196

    8.3.3　前向预测算法199

    8.3.4　智能恒定质量算法201

    8.3.5　质量可定义的可变码

    率算法202

    8.4　动态码率控制202

    8.5　精确控制每一帧图像编码的

    量化系数203

    8.6　多个IDR帧视频流的解码过程205

    8.7　强制生成关键帧206

    8.8　参考帧的动态选择206

    8.9　参考帧添加重复信息207

    8.10　长期参考帧208

    8.11　可分层视频编码例程实现209

    8.12　本章小结211

    第9章　拼接显示实现212

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