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视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU 版权信息
- ISBN：9787111734000
- 条形码：9787111734000 ; 978-7-111-73400-0
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU 本书特色
本书面向的读者为视频行业的广大从业人员，不管是新进入这个行业的开发小白，还是众多战斗在**线的销售、售前工程师以及现场工程师等，甚至是具有数十年工作经验的资深软硬件开发人员，都可以从本书获益。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU 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。
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU 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OneVPL 71
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 libdrm 117
5.3 VA-API 117
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 GmmLib 132
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 FFmpeg 134
6.1.1 Linux编译指南 136
6.1.2 Windows编译指南 138
6.2 GStreamer 141
6.2.1 基于GStreamer官网的
编译指南 141
6.2.2 通过Intel OpenVINO
安装GStreamer 143
6.2.3 GStreamer与AI的协同
工作 146
6.3 OpenCV 151
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OpenVINO 162
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
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OneVPL 71
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 libdrm 117
5.3 VA-API 117
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 GmmLib 132
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 FFmpeg 134
6.1.1 Linux编译指南 136
6.1.2 Windows编译指南 138
6.2 GStreamer 141
6.2.1 基于GStreamer官网的
编译指南 141
6.2.2 通过Intel OpenVINO
安装GStreamer 143
6.2.3 GStreamer与AI的协同
工作 146
6.3 OpenCV 151
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OpenVINO 162
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
展开全部
视频处理加速及应用实践:基于英特尔GPU 作者简介
林森，毕业于哈尔滨工业大学，获计算机应用技术专业硕士学位，现任英特尔(中国)客户端平台架构师。长期在多个硬件平台从事底层优化实现工作，在视频编解码、嵌入式系统、图形图像处理以及并行计算、人工智能等领域有20年以上的科研与产品开发经验。 唐君，毕业于四川大学，获电子信息科学与技术专业学士学位。现任英特尔网络边缘事业部GPU技术支持架构师，熟悉ARM和x86架构，从事过15年以上显卡驱动开发与调试优化相关工作，在视频解码加速、图形图像处理和系统性能优化领域有非常丰富的实践经验。 王丹，毕业于天津大学，获通信工程专业学士学位。现任英特尔网络与边缘事业部软件支持和优化工程师。长期从事视频编解码和视频处理相关软件的开发和优化工作，对于Media SDK应用程序调优有丰富的经验。 傅巧妮，毕业于中国传媒大学，获计算机科学与技术专业学士学位。多媒体领域资深工程师，十多年来一直深耕移动端和PC端从应用到系统的架构设计和研发。 叶钊，毕业于中国科学技术大学，获软件工程专业硕士学位。曾就职于美满科技、英特尔等芯片公司，长期从事音视频相关的软件开发工作。 黄妍（知乎：kiwi888），毕业于中国科学院自动化研究所，获模式识别与智能系统专业硕士学位。现任英特尔AI技术支持工程师，从事人工智能应用研究、项目部署与创新工作。参与翻译书籍Foundations of Machine Learning。 傅伟，英特尔亚太研发有限公司资深图形图像应用工程师，长期从事计算机数字图像处理、计算机视觉算法与应用、Camera 成像算法开发，拥有多年CPU/GPU/ISP异构计算应用与优化经验。
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