Рекомендации для анализа телевидения на уровне пикселей в реальном времени (ТВ) видео

[Примечание: это переписанный предыдущий вопрос , который был сочтен неуместным и закрытым.]

Мне нужно сделать несколько пикселей -уровневый анализ телевизионного (ТВ) видео. Точный характер этого анализа не имеет отношения к делу, но в основном он включает просмотр каждого пикселя каждого кадра телевизионного видео, начиная с транспортного потока MPEG-2. Платформа хоста будет состоять из многопроцессорных 64-битных Linux-машин серверного класса.

Мне нужна библиотека, которая может обрабатывать декодирование транспортного потока и предоставлять мне данные изображения в реальном времени. OpenCV и ffmpeg - две библиотеки, которые я рассматриваю для этой работы. OpenCV привлекателен, потому что я слышал, что у него есть простые в использовании API и богатая поддержка анализа изображений, но у меня нет опыта его использования.Раньше я использовал ffmpeg для извлечения данных видеокадров из файлов для анализа, но в нем отсутствует поддержка анализа изображений (хотя Intel IPP может дополнять).

В дополнение к общим рекомендациям по подходам к этой проблеме (за исключением фактического анализа изображений), у меня есть еще несколько конкретных вопросов, которые помогут мне начать работу:

1. Обычно ли ffmpeg или OpenCV используются в промышленности в качестве основы для реального -время анализ видео, или есть что-то еще, на что я должен обратить внимание?
2. Может ли OpenCV декодировать видеокадры в реальном времени, оставив при этом достаточно ЦП остался для нетривиального анализа изображений, в том числе в реальном времени?
3. Достаточно ли использовать ffpmeg для декодирования транспортного потока MPEG-2, или предпочтительнее ли напрямую использовать библиотеку декодирования MPEG-2 (и если да, то какую именно)?
4. Существуют ли определенные форматы пикселей для выходных кадров, которые ffmpeg или OpenCV особенно эффективен при создании (например, RGB, YUV или YUV422 и т. д.)?