0. 系统环境
基于 Windows 下演示，Linux 下也可以适用。
所使用 ffmpeg 版本为 BtbN 编译的 win64-gpl 版（非 gpl-share），项目地址：BtbN / FFmpeg-Builds
也可以使用 gyan.dev 编译的 git-full 版，地址：gyan.dev ，都是官方推荐的。
所使用的测试片段是一段相机录制的 h264 编码的100兆码率的 4k 25帧的视频，信息如图
1. 首先在默认情况下，不加任何参数，会直接使用 CPU 编解码
ffmpeg -i input.mp4 output.mp4
可以看到转码速度是相对比较慢的，并且过程中 CPU 是处于 100% 使用率的。
2. 尝试使用硬件加速编解码
首先通过命令 ffmpeg -hwaccels 查看所支持的硬件加速方法，如果你是在 Windows 平台并且使用的是我所提到的那两个版本，那么结果应该和下图相同，Linux 下的版本可能会略有不同。
通过加上参数 -hwaccel 可以指定硬件加速方法。如果你的是 N 卡，可以选择 cuda ，如果是 Intel 核显，可以选择 qsv ，（印象里还有一个 A 卡的 amf ）。
ffmpeg -hwaccel auto -i input.mp4 output.mp4
可以看到在自动的设置下选择了 dxva2 为硬件加速方法
但是从提升上看并不明显，调用了显卡很小一部分解码器，CPU 依然满载
ffmpeg -hwaccel cuda -i input.mp4 output.mp4
可以看到速度与 auto 设置下类似，实际情况也是只调用了显卡的部分解码能力，CPU 依然满载
3. 手动指定视频的编解码器
通过 ffmpeg -codecs | findstr "h264" 查看所支持的 h264 编解码器（Linux 下可以用 grep ）
从图中可以看到 decoders（解码器，对应 input 文件的编码）和 encoders （编码器，对应 output 文件的编码）。
decoders 中 h264_qsv 是 Intel 核显/显卡专用的硬件加速解码器，h264_cuvid 是 N 卡专用的解码器。
encoders 中 h264_amf 和 h264_mf 都是 A 卡专用的编码器，h264_qsv 对应 I 卡，h264_nvenc 对应 N 卡。
（当然，如果你知道编解码是做什么的话，你完全可以把 h264 编码的文件转为 h265 或者其他编码，这里只是作为使用硬件加速的演示。）
（由于我的笔记本的核显出厂被屏蔽了，因此只能使用 N 卡硬件加速测试，如果你的核显能用，可以试试，说不定不比独显编解码慢）
使用 -c:v 参数来指定视频的编解码器，这里 c 是 codec 的缩写，v 是指 video ，处理音频编码可以替换为 a ( audio )
（本人对音频编码并没有研究，也不在本文讨论范围之内）
ffmpeg -c:v h264_cuvid -i input.mp4 -c:v h264_nvenc output.mp4
注意：指定解码器 -c:v h264_cuvid 必须放在输入文件 -i input.mp4 之前，否则无效。
可以看到确实使用了指定的硬件编解码器
在编解码的过程中也充分调用了显卡的硬件编解码器，CPU 也维持在一个很低的占用
可以看到转码的速度提升非常大，但是存在一个问题就是这个编码器的默认设置下码率只有 2000k ，实际输出的视频画质也降低了很多。
通过加入 -b:v 参数（这里 b 指 bitrate ，v 同理指 video 视频），可以手动指定视频的码率，以提升画质。
（这里码率的值只是作为演示，码率是清晰度的决定因素之一，码率越高越清晰，但体积也相应增大。想要深入了解可以自行查阅相关资料）
ffmpeg -c:v h264_cuvid -i input.mp4 -c:v h264_nvenc -b:v 10000k output.mp4
可以看到转码速度依然很快，并且画质也没有太大的损失。
并且可以看到 GPU 的硬件编解码器是被充分利用了的，CPU 也维持在一个很低的占用。
4. 总结
本文只是简单介绍了如何利用硬件编解码器加速视频转码。最好是你了解视频编码、封装等相关的基础知识，那么在看了之后你应该也会了其他的视频编码之间的相互转换。关于 ffmpeg 更高级的使用方法也可以参考 官方文档。
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