在算法开发过程中，涉及基于opencv的rtsp流硬解码，这里设计结合当前所有的资料，实现了现有opengl相关的所有跟视频硬解码相关的功能，下面对opencv4.7.0的编译流程进行说明：
一、准备工作
- 下载opencv ：opencv-4.7.0-windows.exe；
- 下载vs2019：Visual Studio Enterprise 2019；
- 下载Video_Codec：Video_Codec_SDK_10.0.26，该软件需要与Cuda版本对应；
- 下载cuda：cuda_10.1.243_426.00_windows.exe，这个可以任意选择；
- 下载gstreamer：gstreamer-1.0-devel-msvc-x86_64-1.22.7.msi 和gstreamer-1.0-msvc-x86_64-1.22.7.msi
- 下载cmake：cmake 3.21.3
二、编译opencv4.7.0
特殊说明：opencv相关的第三方库已经下载完成，都在opencv4.7.0目录下。
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1.Cmake配置
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先配置cmake设置，选择vs2019和x64，之后点击finish。
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2.配置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH：
在Search栏输入OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，添加下面的opencv_contrib-4.7.0路径，opencv_contrib-4.7.0已经下载好，在opencv4.7.0目录下，之后点击configure，需要连续点击2次：
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = D:/Opencv/Opencv-4.7.0/opencv_contrib-4.7.0/modules
3.去掉BUILD_TESTS、BUILD_DOCS、BUILD_PERF_TESTS、BUILD_EXAMPLES等：
在search中分别输入test、python、doc、example，把勾选都去掉；
一般情况下，在上面的configure后，把滚动条拉倒最上方，把下面的几个选项的勾去掉，需要把没有用的选项去掉，之后再点击configure，一般需要点击两次。
4.添加cuda选项：
在Search栏输入cuda，把下面添加WITH_CUDA、BUILD_CUDA_STUBS、OPENCV_DNN_CUDA进行勾选，之后点击configure，需要连续点击2次。
在Search栏输入cuda和enable，把下面添加CUDA_FAST_MATH和ENABLE_FAST_MATH进行勾选，且把CUDA_ARCH_BIN=6.1;7.0;7.5（我使用的是GTX1050TI，最小算力为6.1，需要保留以上的即可）之后点击configure，需要连续点击2次。
5.添加 nonfree选项：
在搜索栏搜索nonfree，勾选BUILD_ENABLE_NONFREE选项，之后点击Configure，需要连续点击2次。
6.NVCUVID选项：
在search中输入nvcu，勾选WITH_NVCUVID和WITH_NVCUVIDNC，把Video_Codec_SDK_10.0.26\Interface中的cuviddec.h和nvcuvid.h⽂件拷⻉到"CUDA安装⽬录\CUDA\v10.1\include"⽂件夹下，把 Video_Codec_SDK_10.0.26\Lib\x64中的nvcuvid.lib和nvencodeapi.lib拷⻉到"CUDA安装⽬录\CUDA\v10.1\lib\x64"⽂件夹下。再次点击configure。如果在NVIDIA CUDA选项中出现NVCUVID字段，说明配置成功。
7.配置gstreamer ：
在search中输入gstreamer，分别添加对应的路径，如下图所示，表示成功：
8.添加 opengl选项：
在搜索栏搜索opengl，勾选WITH_OPENGL选项，之后点击Configure，需要连续点击2次，opencv配置完成。
9.添加 world选项：
在搜索栏搜索world，勾选BUILD_opencv_world选项，之后点击Configure，需要连续点击2次，opencv配置完成。
10.生成vs2019工程
最后点击Generate，生成opencv的vs2019的工程，进入目录后打开工程。
11.编译opencv工程：
用vs2019打开工程，设置为Release x64编译模式，最后把INSTALL设置为启动选项，之后编译工程，生成的算法库在install目录下：
三、多线程解码
基于Code的多线程解码，以及opengl的显示方法如下：
void thread_decodec(void* pData)
{
vsDecodecParam* parm = (vsDecodecParam*)pData;
int breakConnectTimes = 0;
int threadID = parm->threadID;
cv::cuda::GpuMat d_frame;
cv::Mat frame;
cv::VideoCapture d_reader(parm->rtspStream);
std::string title = to_string(parm->threadID);
cv::ogl::Texture2D text;
cv::namedWindow(title, cv::WINDOW_OPENGL);
while (!g_exitFlag)
{
if (!d_reader.read(frame))
{
//break;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500));
breakConnectTimes++;
if (breakConnectTimes > 10)//重新连接
{
d_reader = cv::VideoCapture(parm->rtspStream);
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2000));
}
}
breakConnectTimes = 0;
g_mtx.lock();
d_frame.copyTo(m_decodeGPU[threadID]);
//m_decodeGPU[threadID].upload(frame);
g_mtx.unlock();
text.copyFrom(d_frame, true);
cv::imshow(title, text);
if (cv::waitKey(3) > 0)
break;
}
}
opencv4.7.0的离线版本已经下载完成，只需要把上面依赖的源码下载即可，opencv的codec和gestreamer已经上传的百度网盘，版本有升级，按照上面的步骤即可，有需要的可以下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1diaB5gPXqosIdvHcqJrJIg
提取码：m9d2