简易安装方式

安装

sudo apt-get install ffmpeg

版本查看

ffmpeg -v
ffmpeg version 3.4.6-0ubuntu0.18.04.1 Copyright (c) 2000-2019 the FFmpeg developersbuilt with gcc 7 (Ubuntu 7.3.0-16ubuntu3)

卸载

此卸载方法只适用于刚刚那条简易安装指令，如果通过其他方法安装，该指令不适用。

sudo apt-get purge ffmpeg

以上安装方法有一个问题，就是ffmpeg版本很低（目前用该命令安装的ffmpeg为3.4.6），与官网最新稳定版差距很大（大版本已到4以上），在一些底层操作上可能会有出入，例如读取某个视频时就会出现两个版本读出来帧数不一致的问题。所以尽量还是从ffmpeg官网下载最新稳定版手动安装。

官网下载最新包安装

解压

tar -xvf ffmpeg_4.2.2.orig.tar.xz

安装yasm

sudo apt  install -y yasm

设置编译项

基础选项：

./configure --enable-shared  --prefix=/usr/local/ffmpeg

额外增加H264支持（可能需要额外安装，参考这里）：

./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg --enable-shared --disable-static --disable-doc  --enable-gpl --enable-libx264

如果需要额外增加GPU（CUDA）加速支持，则需要在尾部增加：

--enable-cuda --enable-cuvid

同时下载并编译安装 FFmpeg NVIDIA headers (“ffnvcodec”)：

git clone https://git.videolan.org/git/ffmpeg/nv-codec-headers.git
cd nv-codec-headers
(# 有多个分支，根据GPU驱动版本可能需要切换分支，如git checkout sdk/9.1)
make
sudo make install

否则编译ffmpeg时会报错“ERROR: cuvid requested, but not all dependencies are satisfied: cuda/ffnvcodec”。

编译安装

make
make install

建立软链接

sudo ln -s /usr/local/ffmpeg/bin/ffmpeg /usr/bin/ffmpeg
sudo ln -s /usr/local/ffmpeg/bin/ffprobe /usr/bin/ffprobe

配置ffmpeg依赖环境

sudo vi /etc/ld.so.conf
在其中添加路径：/usr/local/ffmpeg/libsudo ldconfig#更新环境变量

版本查看

ffmpeg -v

使用示例

计算视频帧数：

ffprobe -v error -count_frames -select_streams v:0  -show_entries stream=nb_read_frames -of default=nokey=1:noprint_wrappers=1 ./test.mp4

卸载

删除相应的软链接/usr/bin/ffmpeg和/usr/bin/ffprobe，编译目录/usr/local/ffmpeg。清空环境变量中修改的地方并更新。

重装

当需要更新或者回退，以及需要额外增加库支持时：
①删除ffmpeg-4.2.2/ffbuild目录下的带config字段的文件，rm *config*。
②删除相应的软链接/usr/bin/ffmpeg和/usr/bin/ffprobe，编译目录/usr/local/ffmpeg。
③重新编译、安装并新建软链接。
④配置ffmpeg依赖环境/etc/ld.so.conf并更新环境变量。

参考资料

[1] FFmpeg官网
[2] ffmpeg 7:4.2.2-1ubuntu1 source package in Ubuntu
[3] Linux下ffmpeg的简易安装及卸载
[4] ffmpeg安装
[5] ffmpeg: error while loading shared libraries: libavdevice.so.58: cannot open
[6] FFmpeg编译-Linux平台
[7] Ubuntu下x264库编译安装
[8] ERROR: cuvid requested, but not all dependencies are satisfied: cuda/ffnvcodec
[9] Opencv 实现GPU解码
[10] 使用GPU硬件加速FFmpeg视频转码
[11] NVIDIA VIDEO CODEC SDK - Get Started
[12] Github FFmpeg/nv-codec-headers

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