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Autres articles (79)

  • MediaSPIP Core : La Configuration

    9 novembre 2010, par

    MediaSPIP Core fournit par défaut trois pages différentes de configuration (ces pages utilisent le plugin de configuration CFG pour fonctionner) : une page spécifique à la configuration générale du squelettes ; une page spécifique à la configuration de la page d’accueil du site ; une page spécifique à la configuration des secteurs ;
    Il fournit également une page supplémentaire qui n’apparait que lorsque certains plugins sont activés permettant de contrôler l’affichage et les fonctionnalités spécifiques (...)

  • Soumettre bugs et patchs

    10 avril 2011

    Un logiciel n’est malheureusement jamais parfait...
    Si vous pensez avoir mis la main sur un bug, reportez le dans notre système de tickets en prenant bien soin de nous remonter certaines informations pertinentes : le type de navigateur et sa version exacte avec lequel vous avez l’anomalie ; une explication la plus précise possible du problème rencontré ; si possibles les étapes pour reproduire le problème ; un lien vers le site / la page en question ;
    Si vous pensez avoir résolu vous même le bug (...)

  • Support de tous types de médias

    10 avril 2011

    Contrairement à beaucoup de logiciels et autres plate-formes modernes de partage de documents, MediaSPIP a l’ambition de gérer un maximum de formats de documents différents qu’ils soient de type : images (png, gif, jpg, bmp et autres...) ; audio (MP3, Ogg, Wav et autres...) ; vidéo (Avi, MP4, Ogv, mpg, mov, wmv et autres...) ; contenu textuel, code ou autres (open office, microsoft office (tableur, présentation), web (html, css), LaTeX, Google Earth) (...)

Sur d’autres sites (3940)

  • dnn/native : add native support for 'mul'

    11 avril 2020, par Guo, Yejun
    dnn/native : add native support for 'mul'

    it can be tested with model file generated from above python script :
    

    import tensorflow as tf
    
import numpy as np
    
import imageio
    

    in_img = imageio.imread('input.jpg')
    
in_img = in_img.astype(np.float32)/255.0
    
in_data = in_img[np.newaxis, :]
    

    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, None, None, 3], name='dnn_in')
    
z1 = 0.5 + 0.3 * x
    
z2 = z1 * 4
    
z3 = z2 - x - 2.0
    
y = tf.identity(z3, name='dnn_out')
    

    sess=tf.Session()
    
sess.run(tf.global_variables_initializer())
    

    graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['dnn_out'])
    
tf.train.write_graph(graph_def, '.', 'image_process.pb', as_text=False)
    

    print("image_process.pb generated, please use \
    
path_to_ffmpeg/tools/python/convert.py to generate image_process.model\n")
    

    output = sess.run(y, feed_dict=x : in_data)
    
imageio.imsave("out.jpg", np.squeeze(output))
    

    Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
    • [DH] libavfilter/dnn/dnn_backend_native_layer_mathbinary.c
    • [DH] libavfilter/dnn/dnn_backend_native_layer_mathbinary.h
    • [DH] tools/python/convert_from_tensorflow.py
    • [DH] tools/python/convert_header.py

  • dnn/native : add native support for 'add'

    10 avril 2020, par Guo, Yejun
    dnn/native : add native support for 'add'

    It can be tested with the model file generated with below python script :
    

    import tensorflow as tf
    
import numpy as np
    
import imageio
    

    in_img = imageio.imread('input.jpg')
    
in_img = in_img.astype(np.float32)/255.0
    
in_data = in_img[np.newaxis, :]
    

    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, None, None, 3], name='dnn_in')
    
z1 = 0.039 + x
    
z2 = x + 0.042
    
z3 = z1 + z2
    
z4 = z3 - 0.381
    
z5 = z4 - x
    
y = tf.math.maximum(z5, 0.0, name='dnn_out')
    

    sess=tf.Session()
    
sess.run(tf.global_variables_initializer())
    

    graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['dnn_out'])
    
tf.train.write_graph(graph_def, '.', 'image_process.pb', as_text=False)
    

    print("image_process.pb generated, please use \
    
path_to_ffmpeg/tools/python/convert.py to generate image_process.model\n")
    

    output = sess.run(y, feed_dict=x : in_data)
    
imageio.imsave("out.jpg", np.squeeze(output))
    

    Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
    • [DH] libavfilter/dnn/dnn_backend_native_layer_mathbinary.c
    • [DH] libavfilter/dnn/dnn_backend_native_layer_mathbinary.h
    • [DH] tools/python/convert_from_tensorflow.py
    • [DH] tools/python/convert_header.py

  • How to create a Python AWS Lambda zip with OpenCV + FFmpeg ?

    8 juin 2017, par dannyeuu

    On my desktop I have FFmpeg, OpenCV compilated right, and works well.

    The function load a video on S3 and run a model that extract some frames and store them in another S3 Bucket.

    But I have to deploy a conda env with my lambda function and packages with OpenCV without FFmpeg, but I need it to opencv mp4 video file.

    python-project/
    
    - cv2/
    
    - numpy/
    
    - lambda_handler.py

    How can I setup the opencv that enable videos on OpenCV ? I tried to compile in another desktop but none.

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