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《视频处理加速及应用实践：基于英特尔GPU》林森【文字版_PDF电子书_】

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：

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

1.2RGB和YUV色彩空间模型3

1.2.1RGB色彩空间模型5

1.2.2YUV色彩空间模型5

1.2.3YUV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

1.4.6Z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MediaSDK总览53

3.1处理对象54

3.2功能模块55

3.3API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MediaSDK环境搭建77

4.1Linux环境搭建77

4.1.1选择内核版本77

4.1.2选择MediaSDK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

4.2Windows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

5.2libdrm117

5.3VA-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

5.4GmmLib132

5.5本章小结133

第6章开源框架的使用和环境搭建134

6.1FFmpeg134

6.1.1Linux编译指南136

6.1.2Windows编译指南138

6.2GStreamer141

6.2.1基于GStreamer官网的编译指南141

6.2.2通过IntelOpenVINO安装GStreamer143

6.2.3GStreamer与AI的协同工作146

6.3OpenCV151

6.3.1Linux编译指南152

6.3.2Windows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

7.2Linux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

7.2.8SVET参考程序参数配置167

7.3Windows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

7.4.1NVR业务180

7.4.2AI视频分析业务181

7.4.3MCU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准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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视频处理

有需要联系v；hx-hx4

摘要：本文将详细探讨林森的《视频处理加速及应用实践：基于英特尔GPU》这本计算机类电子书。首先介绍了该书的内容和主题，深入分析了其在视频处理加速领域的应用实践，探讨了英特尔GPU在此过程中的关键作用。接着从多个方面展开讨论：包括英特尔GPU的技术特点、实际应用案例、性能优化方法以及未来发展趋势。通过对这些内容的分析，读者将全面了解到如何利用英特尔GPU提升视频处理效率，以及其在计算机领域的广泛应用。

1、技术特点分析

林森的书籍详细分析了英特尔GPU在视频处理中的技术特点。首先，讨论了其架构设计与并行计算能力，以及与传统CPU相比的优势。其次，介绍了在多媒体处理中，特别是视频编解码和渲染方面的应用实践，重点解析了硬件加速对处理速度的显着提升。

此外，书中还深入探讨了英特尔GPU在数据传输和存储管理方面的创新，以及如何通过这些特性实现高效率的视频处理流程。

2、实际应用案例

本书通过多个实际案例展示了英特尔GPU在视频处理中的应用实践。案例涵盖了不同类型的视频处理需求，包括高清视频编辑、实时流媒体传输以及虚拟现实应用场景。每个案例都详细分析了问题背景、解决方案以及实际效果，从而帮助读者理解如何根据具体需求选择和优化GPU加速方案。

通过这些案例，读者可以学习到如何利用英特尔GPU的强大性能，为各种视频处理任务提供高效、稳定的解决方案。

3、性能优化方法

除了介绍技术特点和应用案例外，本书还系统地总结了提升视频处理性能的关键方法与技巧。包括软件优化、编程模型选择、并行算法设计等方面的详细讨论。特别是在实时视频处理和大规模数据处理方面，提出了针对性的优化策略。

此外，还探讨了如何通过软硬件协同设计，最大化地发挥英特尔GPU的潜力，从而在保证处理质量的前提下，显着提升处理效率。

这些优化方法不仅适用于专业开发者，也对广大视频处理爱好者提供了实用的技术参考。

4、未来发展趋势

最后，本书展望了英特尔GPU在视频处理领域的未来发展趋势。分析了新一代GPU技术的研发方向，包括更高的计算密度、更低的能耗、更智能的编解码能力等方面的创新。

同时，还探讨了人工智能与GPU加速技术的结合，以及在智能视频分析、自动化生产等新兴应用领域的前景。

通过对未来发展趋势的深入分析，读者可以预见到英特尔GPU在视频处理领域持续发展的潜力与前景。

总结：

综上所述，《视频处理加速及应用实践：基于英特尔GPU》林森的这本书系统地介绍了英特尔GPU在视频处理中的技术特点、应用案例、性能优化方法以及未来发展趋势。通过深入学习这些内容，读者将能够全面了解并应用GPU加速技术，提升视频处理效率，探索其在计算机领域的广泛应用。

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