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Autres articles (50)

  • De l’upload à la vidéo finale [version standalone]

    31 janvier 2010, par

    Le chemin d’un document audio ou vidéo dans SPIPMotion est divisé en trois étapes distinctes.
    Upload et récupération d’informations de la vidéo source
    Dans un premier temps, il est nécessaire de créer un article SPIP et de lui joindre le document vidéo "source".
    Au moment où ce document est joint à l’article, deux actions supplémentaires au comportement normal sont exécutées : La récupération des informations techniques des flux audio et video du fichier ; La génération d’une vignette : extraction d’une (...)

  • Librairies et binaires spécifiques au traitement vidéo et sonore

    31 janvier 2010, par

    Les logiciels et librairies suivantes sont utilisées par SPIPmotion d’une manière ou d’une autre.
    Binaires obligatoires FFMpeg : encodeur principal, permet de transcoder presque tous les types de fichiers vidéo et sonores dans les formats lisibles sur Internet. CF ce tutoriel pour son installation ; Oggz-tools : outils d’inspection de fichiers ogg ; Mediainfo : récupération d’informations depuis la plupart des formats vidéos et sonores ;
    Binaires complémentaires et facultatifs flvtool2 : (...)

  • L’utiliser, en parler, le critiquer

    10 avril 2011

    La première attitude à adopter est d’en parler, soit directement avec les personnes impliquées dans son développement, soit autour de vous pour convaincre de nouvelles personnes à l’utiliser.
    Plus la communauté sera nombreuse et plus les évolutions seront rapides ...
    Une liste de discussion est disponible pour tout échange entre utilisateurs.

Sur d’autres sites (9066)

  • tfds.features.Video Usage for video decoding in tensorflow 2

    20 mai 2020, par Sandeep

    I am trying to decode a video in tensorflow 2 using tfds.features.Video , so that the output is a "tf.Tensor of type tf.uint8 and shape [num_frames, height, width, channels]" using following code :

    



    import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
df_trains= pd.DataFrame()
df_trains['video_files']= ['aa.mp4']

files_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(df_trains.video_files)

video_class = tfds.features.Video(shape=(None, 1080, 1920,3), encoding_format='png', ffmpeg_extra_args=())

a= video_class.decode_example(files_ds)


    



    However it generates following error : 
"AssertionError: Feature Video can only be decoded when defined as top-level feature, through info.features.decode_example()"

    



    I am unable to solve it, please help in this regard.

    


  • ffmpeg creating video with 1 minute empty space at the end of the video

    13 octobre 2022, par David Ruan

    I am using this command to generate a video with a cover page and an audio.

    


    ffmpeg -loop 1 -r 1 -i c :/temp/coverImage.jpeg -i C :/temp/out/input.mp3 -vf "pad=ceil(iw/2)*2:ceil(ih/2)*2" -c:a copy -shortest -c:v libx264 C :/temp/VideoOut/output.mp4

    


    But the generated mp4 file has 1 minute's of empty space after the audio finished.

    


    Actually I have multiple audio files, and after the conversion, every video has that 1 minute empty space.

    


    Any idea how to solve this ? Thanks a lot.

    


  • video concating in FFmpeg from front and back camera creating a video flip [closed]

    27 octobre 2020, par Suraj Lalla

    When concating a video from front camera and back camera in FFmpeg the video from the front camera is flipped 180 degrees, please help ...

    


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