RK3588 Opencv-ffmpeg-rkmpp-rkrga编译与测试
RK3588 Opencv-ffmpeg-rkmpp-rkrga编译与测试
- 硬件背景说明
- 编译环境准备
- 1. 编译MPP（媒体处理平台）
- 2. 编译RGA（图形加速库）
- 3. 构建支持硬件加速的FFmpeg
- 重要代码修改说明
- 4. 验证安装
- 5.FFmpeg转码测试
- OpenCV编译集成
- Python OpenCV+FFmpeg测试
硬件背景说明
RK3588是瑞芯微推出的旗舰级ARM处理器，具备6TOPS NPU和8K视频编解码能力。其特有的硬件加速模块包括：
- MPP (Media Process Platform)：视频编解码硬件加速模块
- RGA (Raster Graphic Acceleration)：2D图像处理加速模块
- NPU (Neural Processing Unit)：神经网络加速单元
通过结合这些硬件加速模块，可大幅提升视频处理效率。例如在1080P视频缩放场景，RGA加速相比CPU处理可提升30倍性能。
编译环境准备
1. 编译MPP（媒体处理平台）
# 卸载旧版MPP防止版本冲突
dpkg --purge --force-all librockchip-mpp-dev librockchip-mpp1 rockchip-mpp-demos# 获取指定版本源码（1.0.9版已验证兼容性）
git clone https://github.com/rockchip-linux/mpp.git
cd mpp
git checkout 1.0.9# 配置编译选项
mkdir build
cd build
cmake \-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \-DBUILD_SHARED_LIBS=ON \-DBUILD_TEST=OFF ..
make -j4
make install
关键参数说明：
BUILD_SHARED_LIBS=ON：生成动态链接库（.so文件），方便其他程序调用CMAKE_INSTALL_PREFIX：指定头文件和库的安装路径，避免污染系统目录
2. 编译RGA（图形加速库）
# 使用特定分支的RGA实现
git clone -b jellyfin-rga --depth=1 https://github.com/nyanmisaka/rk-mirrors.git rkrga
cd rkrga# 配置Meson构建系统
mkdir install rkrga_build
meson setup . rkrga_build \--prefix=/usr/local \--libdir=lib \--buildtype=release \--default-library=shared \-Dcpp_args=-fpermissive \-Dlibdrm=false \-Dlibrga_demo=false
meson configure rkrga_build
ninja -C rkrga_build install
3. 构建支持硬件加速的FFmpeg
# 获取定制版FFmpeg源码
git clone https://github.com/nyanmisaka/ffmpeg-rockchip.git
cd ffmpeg-rockchip
git checkout 57d5befee96f229b05fa09334a4d7a6f95a324bd # 指定兼容性验证的提交# 安装依赖库
apt install libdrm-dev -y # DRM显示驱动开发包# 配置编译参数
./configure --prefix=/usr/local --enable-gpl --enable-version3 \--enable-pic --enable-shared --disable-static \--enable-libdrm --enable-rkmpp --enable-rkrga
make -j4
make install
重要代码修改说明
修改rkrga_common.c文件：
diff --git a/libavfilter/rkrga_common.c b/libavfilter/rkrga_common.c
index 7ca88ccae9..8f80ee4fe4