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ffmpeg Docker镜像，支持Linux ARM64和AMD64平台，集成多种编解码器与过滤器，支持Nvidia GPU加速，适用于音视频处理、转码及流媒体传输。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：dburianov仓库类型：镜像最近更新：5 天前

镜像标签列表与下载命令

ffmpeg Docker镜像文档

镜像概述

本镜像基于ffmpeg 6.0版本构建，支持Linux ARM64和AMD64双平台，集成丰富的编解码库与过滤器，可实现高效的音视频处理、转码及流媒体传输功能。支持Nvidia GPU硬件加速，满足高性能音视频应用需求。

核心功能与特性

多平台支持：兼容Linux ARM64（如树莓派）和AMD64架构
编解码能力：支持H.264、H.265、VP9、AV1等视频编码，以及AAC、MP3、Opus等音频编码
丰富过滤器：包含drawtext（文字叠加）、overlay（图层叠加）、yadif（去隔行）等视频处理过滤器
硬件加速：支持Nvidia GPU编码（h264_nvenc等），提升处理性能
设备支持：支持ALSA、PulseAudio音频设备及V4L2视频设备（如摄像头）
网络协议：支持RTMP、SRT等流媒体协议

版本信息

ffmpeg version 6.0-c5039e1 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers
  built with gcc 11 (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04)

测试环境

AMD64平台：

Linux 3a37615f3c9f 6.2.0-34-generic #34~22.04.1-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC Thu Sep  7 13:12:03 UTC 2 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

ARM64平台：

Linux 330b39f1c79f 6.1.0-rpi4-rpi-v8 #1 SMP PREEMPT Debian 1:6.1.54-1+rpt2 (2023-10-05) aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

使用场景

音视频文件格式转换与压缩
实时摄像头采集与流媒体直播（如***、***）
视频添加水印、文字或叠加图层
音频处理（格式转换、音量调整等）
高性能批量转码任务

使用方法

Nvidia GPU加速摄像头直播示例

通过Nvidia GPU加速编码，将摄像头视频流推送到RTMP服务器：

bash
docker run \
    --rm \
    --name c920 \
    --device /dev/video0:/dev/video0 \  # 挂载摄像头设备
    --device /dev/snd:/dev/snd \        # 挂载音频设备
    --gpus all \                        # 启用所有GPU
    -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \     # 暴露所有GPU设备
    -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility,video \  # 启用视频编码能力
    ffmpeg:nvidia \                     # 镜像名称
    -hwaccel_device 0 \                 # 指定GPU设备
    -hwaccel cuvid \                    # 使用CUDA加速
    -f alsa -i hw:5 \                   # 音频输入（ALSA设备）
    -f v4l2 -vcodec h264 -framerate 30 -video_size 1920x1080 -i /dev/video0 \  # 视频输入（1080p/30fps）
    -codec:v h264_nvenc -b:v 5M \       # 视频编码（H.264，5Mbps）
    -codec:a libfdk_aac -b:a 128k -ac 1 -ar 48000 \  # 音频编码（AAC，128kbps）
    -f flv rtmp://a.rtmp.youtube.com/live2/aaaa-bbbb-cccc-dddd-eeee  # 推流到RTMP服务器

CPU编码构建配置

本镜像针对CPU编码的构建配置如下：

configuration:
  --prefix=/usr/ffmpeg_build
  --pkg-config-flags=--static
  --extra-cflags=-I/usr/ffmpeg_build/include
  --extra-ldflags=-L/usr/ffmpeg_build/lib
  --extra-libs='-lpthread -lm -ldl'
  --bindir=/usr/local/bin
  --disable-doc
  --disable-ffplay
  --enable-gpl
  --enable-libopenjpeg
  --enable-libaom
  --enable-libass
  --enable-libfdk-aac
  --enable-libfreetype
  --enable-libmp3lame
  --enable-libopus
  --enable-libvorbis
  --enable-libvpx
  --enable-libx264
  --enable-nonfree
  --enable-libxcb
  --enable-libpulse
  --enable-alsa
  --enable-filter=movie
  --enable-filter=drawtext
  --enable-libfreetype
  --enable-filter=overlay
  --enable-filter=yadif
  --enable-libopencore-amrnb
  --enable-libopencore-amrwb
  --enable-libass
  --enable-libvidstab
  --enable-libwebp
  --enable-libxvid
  --enable-openssl
  --enable-libkvazaar
  --ld=g++
  --enable-libvmaf
  --enable-libx265
  --enable-postproc
  --enable-small
  --enable-version3
  --enable-libsvtav1
  --enable-libdav1d
  --enable-libsrt
  --enable-libzmq
  --enable-libbluray
  --build-suffix=6.0
  --extra-version=6.0

监控建议

对于Nvidia GPU加速场景，建议使用https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter%E7%9B%91%E6%8E%A7GPU%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%8C%87%E6%A0%87%E3%80%82

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ffmpeg 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/dburianov/ffmpeg:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull dburianov/ffmpeg:<标签>

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