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    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 (...)

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    31 janvier 2010, par

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  • HTML5 audio and video support

    13 avril 2011, par

    MediaSPIP uses HTML5 video and audio tags to play multimedia files, taking advantage of the latest W3C innovations supported by modern browsers.
    The MediaSPIP player used has been created specifically for MediaSPIP and can be easily adapted to fit in with a specific theme.
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  • Pipe video frames from ffmpeg to numpy array without loading whole movie into memory

    2 mai 2021, par marcman

    I'm not sure whether what I'm asking is feasible or functional, but I'm experimenting with trying to load frames from a video in an ordered, but "on-demand," fashion.

    


    Basically what I have now is to read the entire uncompressed video into a buffer by piping through stdout, e.g. :

    


    H, W = 1080, 1920 # video dimensions
video = '/path/to/video.mp4' # path to video

# ffmpeg command
command = [ "ffmpeg",
            '-i', video,
            '-pix_fmt', 'rgb24',
            '-f', 'rawvideo',
            'pipe:1' ]

# run ffmpeg and load all frames into numpy array (num_frames, H, W, 3)
pipe = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, bufsize=10**8)
video = np.frombuffer(pipe.stdout, dtype=np.uint8).reshape(-1, H, W, 3)

# or alternatively load individual frames in a loop
nb_img = H*W*3 # H * W * 3 channels * 1-byte/channel
for i in range(0, len(pipe.stdout), nb_img):
    img = np.frombuffer(pipe.stdout, dtype=np.uint8, count=nb_img, offset=i).reshape(H, W, 3)


    


    I'm wondering if it's possible to do this same process, in Python, but without first loading the entire video into memory. In my mind, I'm picturing something like :

    


      

    1. open the a buffer

      2. 


    2. seeking to memory locations on demand

      3. 


    3. loading frames to numpy arrays

      4. 


    


    I know there are other libraries, like OpenCV for example, that enable this same sort of behavior, but I'm wondering :

    


      

    • Is it possible to do this operation efficiently using this sort of ffmpeg-pipe-to-numpy-array operation ?

      • 


    • Does this defeat the speed-up benefit of ffmpeg directly rather than seeking/loading through OpenCV or first extracting frames and then loading individual files ?

      • 


    


  • Simplest way to do do video editing in C++ ?

    23 décembre 2019, par CaptainCodeman

    I have a video file (approx 30,000 frames) and want to do some processing on the individual frames with a C++ program I’ve written.

    The simplest method would be to extract the frames using ffmeg, do the processing, and then encode the video again. However, this would require a few hundred gigabytes of disk space. Is there a way to stream it ?

    Or is there some library that lets me just open a video, alter the frames, and re-encode ?

  • Revision c37ecba7f7 : configure : factorize gcc machine option checks check_gcc_machine_option() repla

    19 mars 2014, par James Zern

    Changed Paths :
     Modify /build/make/configure.sh



    configure : factorize gcc machine option checks

    check_gcc_machine_option() replaces individual -m* checks

    Change-Id : I0f4a82020c0541b99209321907e80e071d1245e1

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