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 OpenCV에서 cudacodec 사용하도록 빌드하는 방법을 다룹니다.





 2022. 12. 18 최초작성









 OpenCV를 빌드하는 하는 방법은 아래 포스트를 참고하세요. 본 포스트에서는 추가로 작업해야 하는 부분만 소개합니다.





 Ubuntu 22.04에 CUDA 사용하는 OpenCV 설치하는 방법




<a href="https://webnautes.com/2153/">https://webnautes.com/2153/</a>








 위 포스트대로 CUDA를 사용하도록 OpenCV를 빌드하려고 해도 디폴트로 cudacodec가 비활성화 되어있기 때문에 cudacodec 사용시 throw_no_cuda 에러가 발생합니다. 





 왜냐하면 필요한 nvcuvid 모듈을 사용하려면 NVIDIA Video Codec SDK가 필요하기 때문입니다. 





 self.video = cv2.cudacodec.createVideoReader(self.url)





 cv2.error: OpenCV(4.6.0) /home/webnautes/opencv-sources/opencv-4.6.0/modules/core/include/opencv2/core/private.cuda.hpp:112: error: (-213:The function/feature is not implemented) The called functionality is disabled for current build or platform in function ‘throw_no_cuda’









 아래 링크를 보고 진행하여 해결이 되었습니다. 




<a href="https://stackoverflow.com/questions/65740367/reading-a-video-on-gpu-using-c-and-cuda">https://stackoverflow.com/questions/65740367/reading-a-video-on-gpu-using-c-and-cuda</a>








 아래 링크에서 NVIDIA Video Codec SDK를 다운로드 받았습니다. 글 작성 시점에서는 Video Codec SDK 12.0 Header Files 12.0을 다운로드 할 수 있습니다. 




<a href="https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk">https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk</a>



<figure><img data-lazy-fallback="1" data-attachment-id="6030" data-permalink="https://webnautes.blog/6029/word-image-6029-1/" data-orig-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?fit=663%2C250&amp;ssl=1" data-orig-size="663,250" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="word-image-6029-1" data-image-description="" data-image-caption="" data-medium-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?fit=300%2C113&amp;ssl=1" data-large-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?fit=663%2C250&amp;ssl=1" decoding="async" fetchpriority="high" width="663" height="250" src="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?resize=663%2C250&amp;ssl=1" alt="" sizes="(max-width: 663px) 100vw, 663px" data-recalc-dims="1" data-old-src="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?resize=663%2C250&amp;is-pending-load=1#038;ssl=1" data-lazy-srcset="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?w=663&amp;ssl=1 663w, https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-1.png?resize=300%2C113&amp;ssl=1 300w"></figure>








 다운받은 파일을 압축을 풀면 보이는 /Interface 아래에 있는 nvcuvid.h, cuviddec.h, nvEncodeAPI.h 파일들을 /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/include에 복사해줍니다. 




 webnautes@webnautes-laptop:~$ cd 다운로드 



 webnautes@webnautes-laptop:~/다운로드$ unzip Video_Codec_Interface_12.0.16.zip 




 Archive: Video_Codec_Interface_12.0.16.zip





 creating: Video_Codec_Interface_12.0.16/





 creating: Video_Codec_Interface_12.0.16/Interface/





 inflating: Video_Codec_Interface_12.0.16/Interface/cuviddec.h 





 inflating: Video_Codec_Interface_12.0.16/Interface/nvcuvid.h 





 inflating: Video_Codec_Interface_12.0.16/Interface/nvEncodeAPI.h 





 inflating: Video_Codec_Interface_12.0.16/ReadMe.pdf 




 webnautes@webnautes-laptop:~/다운로드$ cp Video_Codec_Interface_12.0.16/Interface/*.h /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/include/ 








 위에서 언급한 포스트대로 진행하대 아래 두개의 옵션을 cmake 사용시 추가하여 OpenCV를 빌드합니다.





 -D WITH_NVCUVID=ON -D BUILD_opencv_cudacodec=ON 









 cmake 실행결과 다음처럼 NVCUVID가 활성화 되었는지 확인하세요. NVCUVID 문자열이 보여야 합니다.




<figure><img data-lazy-fallback="1" data-attachment-id="6031" data-permalink="https://webnautes.blog/6029/word-image-6029-2/" data-orig-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?fit=746%2C94&amp;ssl=1" data-orig-size="746,94" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="word-image-6029-2" data-image-description="" data-image-caption="" data-medium-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?fit=300%2C38&amp;ssl=1" data-large-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?fit=746%2C94&amp;ssl=1" decoding="async" width="746" height="94" src="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?resize=746%2C94&amp;ssl=1" alt="" sizes="(max-width: 746px) 100vw, 746px" data-recalc-dims="1" data-old-src="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?resize=746%2C94&amp;is-pending-load=1#038;ssl=1" data-lazy-srcset="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?w=746&amp;ssl=1 746w, https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/09/word-image-6029-2.png?resize=300%2C38&amp;ssl=1 300w"></figure>








 cudacodec를 사용하는 Python 예제입니다. RTSP_URL는 테스트에 사용할 RTSP 주소로 바꾸세요.




<pre><code>import cv2

reader = cv2.cudacodec.createVideoReader(RTSP_URL)

# read a frame to ensure that the decoder has been called and format_info will be valid
ret, frame_bgra = reader.nextFrame()

if ret: 
 frame_bgr = cv2.cuda.cvtColor(frame_bgra,cv2.COLOR_BGRA2BGR)
 frame_host = frame_bgr.download()

 print(type(frame_host), frame_host.shape)

 cv2.imshow('test', frame_host)
 cv2.waitKey(0)</code></pre>







<figure><table><thead><tr><th><div>
 import cv2
 
 
 reader = cv2.cudacodec.createVideoReader(RTSP_URL)
 
 
 # read a frame to ensure that the decoder has been called and format_info will be valid
 
 ret, frame_bgra = reader.nextFrame()
 
 
 if ret: 
 
 frame_bgr = cv2.cuda.cvtColor(frame_bgra,cv2.COLOR_BGRA2BGR)
 
 frame_host = frame_bgr.download()
 
 
 print(type(frame_host), frame_host.shape)
 
 
 cv2.imshow(‘test’, frame_host)
 
 cv2.waitKey(0)
</div></th></tr></thead></table></figure>

</div></div>

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OpenCV에서 cudacodec 사용하도록 빌드하는 방법을 다룹니다. 2022. 12. 18 최초작성 OpenCV를 빌드하는 하는 방법은 아래 포스트를 참고하세요. 본 포스트에서는 추가로 작업해야 하는 부분만 소개합니다. Ubuntu 22.04에 CUDA 사용하는 OpenCV 설치하는 방법 https://webnautes.com/2153/ 위 포스트대로 CUDA를 사용하도록 OpenCV를 빌드하려고 해도 디폴트로 cudacodec가 비활성화 되어있기 때문에 cudacodec 사용시 throw_no_cuda 에러가 발생합니다. 왜냐하면 필요한 nvcuvid 모듈을 사용하려면 NVIDIA… 더 보기 »OpenCV에서 cudacodec 사용하도록 빌드하기
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OpenCV에서 cudacodec 사용하도록 빌드하기

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