通过现有博客的GST_URL = "rtspsrc location=rtsp://admin:abcd1234@192.168.1.64:554/h264/ch01/main/av_stream latency=150 ! rtph264depay ! avdec_h264 ! videorate ! videoconvert ! appsink sync=false" GStreamer的解码方式解码，大多情况应该存在上图马赛克的问题，请勿紧张,其实上述url并没有调用硬件解码，后面有调用硬件解码的ULR，我们来在接下来的介绍中释获。
通过RTSP协议连接海康威视摄像头将图片送入AI推理，发现OpenCV的VideoCapture使用的是软解码大量消耗了cpu的资源，并无法做到实时数据处理存在5秒钟的延时。只能把解码这部分送到硬件解码器去处理分摊掉cpu的压力，
NVCODEC是什么？
一语概括就是Nvidia提供的硬件编解码，它是一个专门的硬件元器件，在处理视频上面很有优势，但是不代表不消耗任何的cpu或者内存资源。下面我们就一步步开始实现硬件编码。
编译OpenCV
- 安装相关依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade -y --autoremove
sudo apt-get install -y \
build-essential \
cmake \
git \
gfortran \
libatlas-base-dev \
libavcodec-dev \
libavformat-dev \
libavresample-dev \
libcanberra-gtk3-module \
libdc1394-22-dev \
libeigen3-dev \
libglew-dev \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
libgstreamer-plugins-good1.0-dev \
libgstreamer1.0-dev \
libgtk-3-dev \
libjpeg-dev \
libjpeg8-dev \
libjpeg-turbo8-dev \
liblapack-dev \
liblapacke-dev \
libopenblas-dev \
libpng-dev \
libpostproc-dev \
libswscale-dev \
libtbb-dev \
libtbb2 \
libtesseract-dev \
libtiff-dev \
libv4l-dev \
libxine2-dev \
libxvidcore-dev \
libx264-dev \
pkg-config \
