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Médias (1)
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The Great Big Beautiful Tomorrow
28 octobre 2011, par
Mis à jour : Octobre 2011
Langue : English
Type : Texte
Autres articles (53)
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Personnaliser les catégories
21 juin 2013, parFormulaire de création d’une catégorie
Pour ceux qui connaissent bien SPIP, une catégorie peut être assimilée à une rubrique.
Dans le cas d’un document de type catégorie, les champs proposés par défaut sont : Texte
On peut modifier ce formulaire dans la partie :
Administration > Configuration des masques de formulaire.
Dans le cas d’un document de type média, les champs non affichés par défaut sont : Descriptif rapide
Par ailleurs, c’est dans cette partie configuration qu’on peut indiquer le (...) -
Participer à sa documentation
10 avril 2011La documentation est un des travaux les plus importants et les plus contraignants lors de la réalisation d’un outil technique.
Tout apport extérieur à ce sujet est primordial : la critique de l’existant ; la participation à la rédaction d’articles orientés : utilisateur (administrateur de MediaSPIP ou simplement producteur de contenu) ; développeur ; la création de screencasts d’explication ; la traduction de la documentation dans une nouvelle langue ;
Pour ce faire, vous pouvez vous inscrire sur (...) -
Encodage et transformation en formats lisibles sur Internet
10 avril 2011MediaSPIP transforme et ré-encode les documents mis en ligne afin de les rendre lisibles sur Internet et automatiquement utilisables sans intervention du créateur de contenu.
Les vidéos sont automatiquement encodées dans les formats supportés par HTML5 : MP4, Ogv et WebM. La version "MP4" est également utilisée pour le lecteur flash de secours nécessaire aux anciens navigateurs.
Les documents audios sont également ré-encodés dans les deux formats utilisables par HTML5 :MP3 et Ogg. La version "MP3" (...)
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convert 16bit grayscale raw video by ffmpeg for analysis in openCV
15 février 2015, par user3730845I have 16bit grayscale stream of scientific data which I want to analyse in openCV. I tried to look for some conversion of data, however it seems that grayscale is a trouble for ffmpeg and available codecs.
My idea is to use 3 colours of video wisely and stream my grayscales into 3 colours, one by one and then in openCV access each colour and do my analysis there. Is such a thing possible ?
When I convert stream by : ffmpeg -f rawvideo -y -s 256x256 -pix_fmt gray16be -i rawfile.bin -an -vcodec ffv1 video.avi, I get weird colour space but I can open the result in openCV.
If there is any other way to do such a thing can you point me towards libraries/howtos, ultimately I need to do thresholding, cross-correlation, edge filtering, centre of gravity types of functions and I need to do this as quickly as possible for datasets of >10GB
My raw files/streams are set of 256x256 16bit b&w images, with 256 bytes header and gaps
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Revision 3d655805f2 : Use same intra prediction for all block size The commmit changed to use same in
23 avril 2013, par Yaowu XuChanged Paths :
Modify /vp9/common/vp9_reconintra.c
Modify /vp9/common/vp9_reconintra4x4.c
Use same intra prediction for all block sizeThe commmit changed to use same intra prediction function for all
block sizes.Some details on the changes :
1. All directional modes except DC/TM/V/H now have built-in filtering
for all pixels with filter taps either (1, 2, 1)/4 or (1, 1)/2.
2. Above edge get automatic extended to double width (bw*2), which
makes a lot of the prediciton mode computation simpler.
3. Same intra prediction function is called with different size
for i4x4_pred and all other larger size.Overall, the change helped keyframe only coding for both cif size
and std-hd size test sets by .5% consistently on all encodings.
For normal coding with single/auto key frame, the change now also
is consistently net positive for all encodings. The overall gains
is about .15% on std-hd set.Change-Id : I01ceb31fbc73d49776262e6bdc06853b03bbd1d1
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avcodec/nvenc : only unregister input resources when absolutely needed
24 avril 2019, par Timo Rothenpieleravcodec/nvenc : only unregister input resources when absolutely needed
This reverts nvenc to old behaviour, which in some super rare edge cases
performs better.
The implication of this is that any potential API user who relies on
nvenc cleaning up every frames device resources after it's done using
them will have to change their usage pattern.That should not be a problem, since pretty much every normal usage
pattern automatically implies that surfaces are reused from a common
pool, since constant re-allocation is also very expensive.