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Autres articles (54)

  • 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) (...)

  • Support audio et vidéo HTML5

    10 avril 2011

    MediaSPIP utilise les balises HTML5 video et audio pour la lecture de documents multimedia en profitant des dernières innovations du W3C supportées par les navigateurs modernes.
    Pour les navigateurs plus anciens, le lecteur flash Flowplayer est utilisé.
    Le lecteur HTML5 utilisé a été spécifiquement créé pour MediaSPIP : il est complètement modifiable graphiquement pour correspondre à un thème choisi.
    Ces technologies permettent de distribuer vidéo et son à la fois sur des ordinateurs conventionnels (...)

  • Personnaliser les catégories

    21 juin 2013, par

    Formulaire 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 (...)

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  • 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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