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Autres articles (58)

  • 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 (...)

  • 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.
    For older browsers the Flowplayer flash fallback is used.
    MediaSPIP allows for media playback on major mobile platforms with the above (...)

  • 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 (...)

Sur d’autres sites (8489)

  • Fast green screen video processing on android device

    17 mars 2015, par Si-N

    I have written an app in iOS that takes two video sources, one with moving character on a green screen and any other video. The program then uses the GPUImage framework to add a chroma key shader via OpenGL ES 2 and then merges each frame (so the bottom frame now shows where the green pixels are) and outputs to a new video file. This happens very quickly, faster than real time.

    I have now been tasked with porting the app to Android. I thought it would be fairly straightforward. After doing some research I think I am wrong. There is an Android port of GPUImage but it does not handle video at the moment. I have done some research and come up with a very basic idea.

    I was wondering if you think this approach is feasible :

    Convert one video file to match resolution and type of other video using ffmpeg or JavaCV wrappers.

    Read frame by frame of each video using ffmpeg as MediaMetadataRetriever is very slow and convert into some RGB format. Use shader to apply chroma key effect so both frames are merged.

    Use ffmpeg to output result to a new file.

    This sounds slow, but if it sounds feasible I will try it out. I am not at all sure about making sure the 2 video resolutions / bitrate etc match. One video will be fixed at 1280 * 720 and the other video source will come from the camera on the device so will be variable. Also I think ffmpeg means using NDK which is a whole world of pain I wanted to avoid.

    I have a headache thinking about it. Any advice would be greatly appreciated.

  • ffmpeg crop detect python using subprocess

    12 mai 2015, par JRM

    I want to use python subprocess to call ffmpeg and use crop detect to find all black in a video. The crop detect return I want to put into a string variable and put in a database. At the moment I can get the process running in terminal and but I am unsure about how to grab the specific part of the terminal (stdout) output :

    the script :

    def cropDetect():
       p = subprocess.Popen(["ffmpeg", "-i", "/Desktop/ffprobe_instance/Crop_detect/video_file.mpg", "-vf", "cropdetect=24:16:0", "-vframes", "10", "dummy.mp4"], stdout=subprocess.PIPE)
       result = p.communicate()[0]
       print result


    # SCRIPT
    cropDetect()

    Result in terminal :
    [Parsed_cropdetect_0 @ 0x7fa1d840cb80] x1:719 x2:0 y1:575 y2:0 w :-704 h :-560 x:714 y:570 pos:432142 pts:44102 t:0.490022 crop=-704 :-560:714:570

    How do I take "crop=-704 :-560:714:570" and put it into a variable that I can store in a database ?

    As per update :

    def cropDetect1():
       p = subprocess.check_output(["ffmpeg", "-i", "/Desktop/ffprobe_instance/Crop_detect/video_file.mpg", "-vf", "cropdetect=24:16:0", "-vframes", "10", "dummy.mp4"])
       match = re.search("crop\S+", p)
       crop_result = None
       if match is not None:
           crop_result = match.group()
           print "hello %s" % crop_result

    I can’t seem to print out the "crop_result" - I am presuming that means that the variable is empty ?

    UPDATE : Found it :

    def detectCropFile(localPath):
       fpath = "/xxx/xx/Desktop/Crop_detect/videos/USUV.mp4"
       print "File to detect crop: %s " % fpath
       p = subprocess.Popen(["ffmpeg", "-i", fpath, "-vf", "cropdetect=24:16:0", "-vframes", "500", "-f", "rawvideo", "-y", "/dev/null"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
       infos = p.stderr.read()
       print infos
       allCrops = re.findall(CROP_DETECT_LINE + ".*", infos)
       print allCrops
       mostCommonCrop = Counter(allCrops).most_common(1)
       print "most common crop: %s" % mostCommonCrop
       print mostCommonCrop[0][0]
       global crop
       crop = mostCommonCrop[0][0]
       video_rename()

    Use : p = subprocess.Popen(["ffmpeg", "-i", fpath, "-vf", "cropdetect=24:16:0", "-vframes", "500", "-f", "rawvideo", "-y", "/dev/null"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) to pipe it out

  • Anomalie #2302 : Problème d’affichage des tableaux longs

    9 mai 2012, par cedric -

    Avec le tableau c’est la règle tableaux-middle : match : "/([^|])(\n[|].*[|]\n)([^|])/UmsS" replace : replace_tableaux is_callback : Y qui renvoie un null et vide tout le texte. Sans doute un problème de mémoire à investiguer.