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migoller/ffmpeg

migoller

基于Arch Linux的轻量级Docker镜像,集成FFmpeg并支持硬件加速,适用于视频编码、转码及作为编码农场或Shinobi CCTV等应用的基础镜像。

1 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:migoller仓库类型:镜像最近更新:5 年前
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https://xuanyuan.cloud/agents.md

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FFmpeg Docker镜像

基于Arch Linux的轻量级Docker镜像,集成FFmpeg并支持硬件加速。可通过docker pull migoller/ffmpeg获取最新构建版本。

该镜像可用作编码农场的基础镜像,或用于Shinobi CCTV等需要硬件加速的Docker镜像。镜像每周日进行定期构建更新。

如有任何 bug 或功能需求,请通过GitLab issues反馈。欢迎在GitLab FFmpeg Docker镜像仓库贡献代码。

核心功能和特性

  • 轻量级设计:基于Arch Linux构建,保持精简的镜像体积
  • 硬件加速支持:集成VA-API、VDPAU、NVDECODE/NVENCODE等多种硬件加速技术
  • 定期更新:每周日自动构建,确保组件为最新版本
  • 灵活适配:可作为各类视频处理应用的基础镜像

使用场景

  • 视频编码/转码服务器
  • 监控系统(如Shinobi CCTV)的视频处理节点
  • 大规模视频处理农场的计算节点
  • 需要硬件加速的视频处理任务

使用示例

将RTSP流编码为MP4(无硬件加速)

将RTSP流编码为当前目录下的MP4文件out_nohwaccel.mp4:

bash
$ docker run -it --rm -v $PWD:/tmp \
        migoller/ffmpeg \
        -loglevel info -stats \
        -i rtsp://<rtsp url> \
        -vf 'scale=640:480' \
        -preset ultrafast \
        -c:v libx264 \
        -t 20 -r 8 -f mp4 /tmp/out_nohwaccel.mp4

将RTSP流编码为MP4(带硬件加速)

使用VA-API硬件加速(适用于Intel i965兼容CPU及Intel HD GPU),将RTSP流编码为当前目录下的MP4文件out_hwaccel.mp4:

bash
$ docker run -it --rm --device /dev/dri:/dev/dri -v $PWD:/tmp -e LIBVA_DRIVER_NAME="i965" \
        migoller/ffmpeg \
        -loglevel info -stats \
        -i rtsp://<rtsp url> \
        -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \
        -vf 'hwupload,scale_vaapi=w=640:h=480:format=nv12' \
        -preset ultrafast \
        -c:v h264_vaapi \
        -t 20 -r 8 -f mp4 /tmp/out_hwaccel.mp4

硬件视频加速

硬件视频加速允许显卡承担视频编解码任务,减轻CPU负担并降低功耗,支持以下技术:

  • VA-API(视频加速API):支持硬件加速编解码,适用于Intel CPU/GPU
  • VDPAU(Unix视频解码与呈现API):支持视频解码和后处理卸载到GPU,由NVIDIA开发(2015年9月后未更新)
  • NVDECODE/NVENCODE:NVIDIA Fermi、Kepler、Maxwell和Pascal系列GPU的硬件视频加速技术

更多详情请参考Arch Linux硬件视频加速文档。

硬件支持详情

Intel

  • 开源驱动支持VA-API:
    • CannonLake及更新系列HD Graphics(或可选Broadwell及更新):由intel-media-driver支持
    • GMA 4500系列及更新GPU(最高Coffee Lake):由libva-intel-driver支持

NVIDIA

  • Nouveau开源驱动支持VA-API和VDPAU:
    • GeForce 8系列及更新GPU(最高GeForce GTX 750):由libva-mesa-driver和mesa-vdpau支持
  • NVIDIA专有驱动(通过nvidia-utils)支持:
    • VDPAU:GeForce 8系列及更新GPU
    • NVDECODE:Fermi及更新GPU
    • NVENCODE:Kepler及更新GPU

ATI/AMD

  • ATI和AMDGPU开源驱动支持VA-API和VDPAU:
    • VDPAU:Radeon R300及更新GPU,由mesa-vdpau支持
    • VA-API:Radeon HD 2000及更新GPU,由libva-mesa-driver支持

转换层

  • 获取VA-API支持(当设备驱动不直接提供时):
    • libva-vdpau-driver:VDPAU后端的VA-API实现
  • 获取VDPAU支持(当设备驱动不直接提供时):
    • libvdpau-va-gl:VA-API后端的VDPAU实现(仅支持H.264)

配置说明

使用硬件加速功能需配置Docker主机和容器以匹配所需驱动。

Docker主机配置

确保主机已正确安装GPU驱动,并通过以下命令验证GPU识别情况:

验证VA-API驱动

运行vainfo检查GPU是否被正确识别:

bash
$ vainfo
error: XDG_RUNTIME_DIR not set in the environment.
error: can't connect to X server!
libva info: VA-API version 0.39.4
libva info: va_getDriverName() returns 0
libva info: Trying to open /usr/lib/x86_64-linux-gnu/dri/i965_drv_video.so
libva info: Found init function __vaDriverInit_0_39
libva info: va_openDriver() returns 0
vainfo: VA-API version: 0.39 (libva 1.7.3)
vainfo: Driver version: Intel i965 driver for Intel(R) Skylake - 1.7.0
vainfo: Supported profile and entrypoints
      VAProfileMPEG2Simple            : VAEntrypointVLD
      VAProfileMPEG2Simple            : VAEntrypointEncSlice
      VAProfileMPEG2Main              : VAEntrypointVLD
      VAProfileMPEG2Main              : VAEntrypointEncSlice
      VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointVLD
      VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointEncSlice
      VAProfileH264Main               : VAEntrypointVLD
      VAProfileH264Main               : VAEntrypointEncSlice
      VAProfileH264High               : VAEntrypointVLD
      VAProfileH264High               : VAEntrypointEncSlice
      ...

验证VDPAU驱动

运行vdpauinfo检查GPU是否被正确识别:

bash
$ vdpauinfo
display: :0   screen: 0
API version: 1
Information string: G3DVL VDPAU Driver Shared Library version 1.0

Video surface:

name   width height types

420    16384 16384  NV12 YV12 
422    16384 16384  UYVY YUYV 
444    16384 16384  Y8U8V8A8 V8U8Y8A8 

Decoder capabilities:

name                        level macbs width height

MPEG1                          --- not supported ---
MPEG2_SIMPLE                    3  9216  2048  1152
MPEG2_MAIN                      3  9216  2048  1152
...

FFmpeg容器配置

运行容器时需挂载主机的/dev/dri设备并设置与GPU驱动匹配的环境变量:

bash
$ docker run --device /dev/dri:/dev/dri -e LIBVA_DRIVER_NAME="i965" [...] migoller/ffmpeg [...]

容器内FFmpeg参数配置方式与原生FFmpeg相同。

配置VA-API

通过LIBVA_DRIVER_NAME环境变量覆盖VA-API驱动(默认值为i965),具体驱动名称取决于硬件配置:

  • Intel显卡:
    • libva-intel-driver驱动:设置为i965
    • intel-media-driver驱动:设置为iHD
  • NVIDIA:
    • Nouveau驱动:设置为nouveau
    • NVIDIA驱动:设置为vdpau
  • ATI/AMD:
    • AMDGPU驱动:设置为radeonsi

配置VDPAU

通过VDPAU_DRIVER环境变量指定VDPAU驱动,具体驱动名称取决于硬件配置:

  • Intel显卡:
    • Intel Graphics或AMD Catalyst:设置为va_gl
  • NVIDIA:
    • Nouveau驱动:设置为nouveau
    • NVIDIA专有驱动:设置为nvidia
  • ATI/AMD:
    • AMDGPU驱动:根据GPU型号设置为相应版本,可通过vdpauinfo命令确定

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。

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

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull migoller/ffmpeg:<标签>

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