Recherche avancée

Médias (0)

Mot : - Tags -/flash

Aucun média correspondant à vos critères n’est disponible sur le site.

Autres articles (60)

  • 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 (...)

  • Ajouter des informations spécifiques aux utilisateurs et autres modifications de comportement liées aux auteurs

    12 avril 2011, par

    La manière la plus simple d’ajouter des informations aux auteurs est d’installer le plugin Inscription3. Il permet également de modifier certains comportements liés aux utilisateurs (référez-vous à sa documentation pour plus d’informations).
    Il est également possible d’ajouter des champs aux auteurs en installant les plugins champs extras 2 et Interface pour champs extras.

  • 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 (...)

Sur d’autres sites (7438)

  • nginx-rtmp module with ffmpeg

    1er janvier 2017, par sara

    I am new in video live streaming.I searched and found nginx-rtmp module to create a my media server,
    when i saw that ,
    i understood that we can run ffmpeg command in ngnix to transcode my video , or create a hls-variants , and this commands apply on videos on the fly . am i true ?

    if it is true , so with large video it takes a long time to tarnscode on the fly .so i wanna to execute my ffmpeg command when i sotre my video in my hls file path. so i create a hls files(.ts) first with running ffmpeg commands.and then i serve my files with ngnix-rtmp module.

    now my question is this 2 approaches(run async and sync(on the fly) ffmpeg command ) are true ?
    i saw a lot of example that implement first approach.and i interested in using second approach .second approach is not a common approach ?why ?is this approach has a problem and issue that i am not aware of that ?
    tnx

  • Could not read frame error when trying to decompress mp4 file with ffmpeg and Python's threading module

    23 janvier 2017, par mdornfe1

    I’m training constitutional neural networks with video data. So far the bottle neck of my application is decompressing the mp4 files before passing the images to the CNN for training. I had the idea to try to have multiple cpu threads decompress the images concurrently and having one thread pass images to the CNN for training. I made a class VideoStream which makes connection to the mp4 file using the ImageIO module which is built on top of ffmpeg. The structure of my program is a follows :

    1) Generate random ints which represent the frame numbers of the mp4 file that will be used in training. Store these ints in list frame_idxs.

    2) Pass this list of ints and an empty list called frame_queue to the worker function decompress_video_data.

    3) Each worker function makes a connection to the mp4 file using VideoStream.

    4) Each worker function then pops of elements of frame_idxs, decompresses that frame, and then stores that frame as numpy array in list frame_queue.

    Here is the code

    import numpy as np
    import os, threading, multiprocessing


    def decompress_video_data(frame_queue, frame_idxs, full_path):
       vs = VideoStream(full_path)
       while len(frame_idxs) >1 0:
           i = frame_idxs.pop()
           frame = vs[i]
           frame_queue.append(frame)

    video_folder = '/mnt/data_drive/frame_viewer_client'
    video_files = os.listdir(video_folder)
    video_file = video_files[0]
    full_path = os.path.join(video_folder, video_file)
    vs = VideoStream(full_path)

    num_samples = 1000
    batch_size = 1
    frame_queue = []
    decompress_threads = []
    frame_idxs = list(np.random.randint(0, len(vs),
       size = batch_size * num_samples))
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()

    for n in range(num_cores - 1):
       decompress_thread = threading.Thread(target=decompress_video_data,
           args=(frame_queue, frame_idxs, full_path))
       decompress_threads.append(decompress_thread)
       decompress_thread.start()

    The program will sucessfuly decompress approximately 200 frames, and then ImageIO will throw an RuntimeError : Could not read frame. The full error is here. Does anyone know why this is happening ? Is it possible to do what I’m trying to do ? Does ffmpeg just not work with multi threading ?

  • Evolution #3819 : Pouvoir demander un module PHP dans paquet.xml

    7 février 2017

    Hum ça ça n’ennuie plus de backporter par contre.

    Par ailleurs ce n’est pas compliqué à intégrer. Ci-joint un patch rapide.

    J’ai testé en mettant dans z-core :
    - <necessite nom="php:curl"></necessite> OK
    - <necessite nom="php:CURL"></necessite> OK
    - <necessite nom="php:curly"></necessite> Pas OK (normal)

    Dans ce dernier cas, l’erreur affichée est :

    • Impossible d’activer le plugin ../plugins/zone/z-core
      • Nécessite le plugin PHP:CURLY

    Par contre, si on met juste ’php’ il indique bien :

    • Le plugin Z-core dépend de PHP [8.0 ;]

    Donc il faudrait ajouter une chaine de langue pour les extensions PHP aussi je suppose.