OpenCV에서 cudacodec 사용하도록 빌드하기

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.tistory.com/1876 

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. 

https://stackoverflow.com/questions/65740367/reading-a-video-on-gpu-using-c-and-cuda 

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

https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk 

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.

   

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

 

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)