入门指南#

本节将逐步指导您如何使用 nvImageCodec API 在 GPU 上解码和编码图像。在开始之前，请查看先决条件。查看完毕后，请转到示例部分，其中展示了各种 nvImageCodec 示例。

注意

在本文档中，“CPU”和“Host”术语同义使用。同样，“GPU”和“Device”术语也是同义的。

线程安全#

并非所有 nvImageCodec 类型都是线程安全的。对于用户提供的分配器（nvimgcodecExecutionParams_t 结构中的字段），用户需要确保线程安全。

先决条件#

以下是编译 nvImageCodec 示例所需的依赖项。

  • Ubuntu >= 20.04

  • NVIDIA 驱动程序 >= 520.56.06

  • CUDA 工具包 >= 11.8

  • 支持的系统

    • Linux (Ubuntu >= 20.04, RHEL >= 7, 以及其他 PEP599 manylinux 2014 兼容平台)

    • 带有 Ubuntu >= 20.04 的 WSL2

C++ 示例的依赖项

  • CMake >= 3.18

  • gcc >= 9.4

Python 示例的依赖项

  • Torch

  • Torchvision

  • cuPy

  • cuCIM

  • CV-CUDA

示例#

下一节记录了示例，展示了使用两种不同类型的 API 来使用 nvImageCodec 功能的各种用例

有关使用 *.deb 或 *.tar 安装程序的示例安装指南，请参阅安装文档。 有关从源代码编译示例的说明，请参阅示例 README。