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Autres articles (34)

  • La file d’attente de SPIPmotion

    28 novembre 2010, par

    Une file d’attente stockée dans la base de donnée
    Lors de son installation, SPIPmotion crée une nouvelle table dans la base de donnée intitulée spip_spipmotion_attentes.
    Cette nouvelle table est constituée des champs suivants : id_spipmotion_attente, l’identifiant numérique unique de la tâche à traiter ; id_document, l’identifiant numérique du document original à encoder ; id_objet l’identifiant unique de l’objet auquel le document encodé devra être attaché automatiquement ; objet, le type d’objet auquel (...)

  • Personnaliser en ajoutant son logo, sa bannière ou son image de fond

    5 septembre 2013, par

    Certains thèmes prennent en compte trois éléments de personnalisation : l’ajout d’un logo ; l’ajout d’une bannière l’ajout d’une image de fond ;

  • Ecrire une actualité

    21 juin 2013, par

    Présentez les changements dans votre MédiaSPIP ou les actualités de vos projets sur votre MédiaSPIP grâce à la rubrique actualités.
    Dans le thème par défaut spipeo de MédiaSPIP, les actualités sont affichées en bas de la page principale sous les éditoriaux.
    Vous pouvez personnaliser le formulaire de création d’une actualité.
    Formulaire de création d’une actualité Dans le cas d’un document de type actualité, les champs proposés par défaut sont : Date de publication ( personnaliser la date de publication ) (...)

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  • Recommendations for real-time pixel-level analysis of television (TV) video

    6 décembre 2011, par Randall Cook

    [Note : This is a rewrite of an earlier question that was considered inappropriate and closed.]

    I need to do some pixel-level analysis of television (TV) video. The exact nature of this analysis is not pertinent, but it basically involves looking at every pixel of every frame of TV video, starting from an MPEG-2 transport stream. The host platform will be server-class, multiprocessor 64-bit Linux machines.

    I need a library that can handle the decoding of the transport stream and present me with the image data in real-time. OpenCV and ffmpeg are two libraries that I am considering for this work. OpenCV is appealing because I have heard it has easy to use APIs and rich image analysis support, but I have no experience using it. I have used ffmpeg in the past for extracting video frame data from files for analysis, but it lacks image analysis support (though Intel's IPP can supplement).

    In addition to general recommendations for approaches to this problem (excluding the actual image analysis), I have some more specific questions that would help me get started :

    1. Are ffmpeg or OpenCV commonly used in industry as a foundation for real-time
      video analysis, or is there something else I should be looking at ?
    2. Can OpenCV decode video frames in real time, and still leave enough
      CPU left over to do nontrivial image analysis, also in real-time ?
    3. Is sufficient to use ffpmeg for MPEG-2 transport stream decoding, or
      is it preferable to just use an MPEG-2 decoding library directly (and if so, which one) ?
    4. Are there particular pixel formats for the output frames that ffmpeg
      or OpenCV is particularly efficient at producing (like RGB, YUV, or YUV422, etc) ?

  • Revision 9d771f948f : Merge "Motion vectors code cleanup." into experimental

    27 février 2013, par Dmitry Kovalev

    Merge "Motion vectors code cleanup." into experimental

  • lavf/concatdec : define "ffcat" and "ffconcat" extensions

    21 février 2013, par Stefano Sabatini

    lavf/concatdec : define "ffcat" and "ffconcat" extensions

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