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Autres articles (62)

  • Participer à sa traduction

    10 avril 2011

    Vous pouvez nous aider à améliorer les locutions utilisées dans le logiciel ou à traduire celui-ci dans n’importe qu’elle nouvelle langue permettant sa diffusion à de nouvelles communautés linguistiques.
    Pour ce faire, on utilise l’interface de traduction de SPIP où l’ensemble des modules de langue de MediaSPIP sont à disposition. ll vous suffit de vous inscrire sur la liste de discussion des traducteurs pour demander plus d’informations.
    Actuellement MediaSPIP n’est disponible qu’en français et (...)

  • (Dés)Activation de fonctionnalités (plugins)

    18 février 2011, par

    Pour gérer l’ajout et la suppression de fonctionnalités supplémentaires (ou plugins), MediaSPIP utilise à partir de la version 0.2 SVP.
    SVP permet l’activation facile de plugins depuis l’espace de configuration de MediaSPIP.
    Pour y accéder, il suffit de se rendre dans l’espace de configuration puis de se rendre sur la page "Gestion des plugins".
    MediaSPIP est fourni par défaut avec l’ensemble des plugins dits "compatibles", ils ont été testés et intégrés afin de fonctionner parfaitement avec chaque (...)

  • Les tâches Cron régulières de la ferme

    1er décembre 2010, par

    La gestion de la ferme passe par l’exécution à intervalle régulier de plusieurs tâches répétitives dites Cron.
    Le super Cron (gestion_mutu_super_cron)
    Cette tâche, planifiée chaque minute, a pour simple effet d’appeler le Cron de l’ensemble des instances de la mutualisation régulièrement. Couplée avec un Cron système sur le site central de la mutualisation, cela permet de simplement générer des visites régulières sur les différents sites et éviter que les tâches des sites peu visités soient trop (...)

Sur d’autres sites (9339)

  • dnn/vf_dnn_detect.c : add tensorflow output parse support

    6 mai 2021, par Ting Fu
    dnn/vf_dnn_detect.c : add tensorflow output parse support
    

    Testing model is tensorflow offical model in github repo, please refer
    https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md
    to download the detect model as you need.
    For example, local testing was carried on with 'ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz', and
    used one image of dog in
    https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/test_images/image1.jpg

    Testing command is :
    ./ffmpeg -i image1.jpg -vf dnn_detect=dnn_backend=tensorflow:input=image_tensor:output=\
    "num_detections&detection_scores&detection_classes&detection_boxes":model=ssd_mobilenet_v2_coco.pb,\
    showinfo -f null -

    We will see the result similar as below :
    [Parsed_showinfo_1 @ 0x33e65f0] side data - detection bounding boxes :
    [Parsed_showinfo_1 @ 0x33e65f0] source : ssd_mobilenet_v2_coco.pb
    [Parsed_showinfo_1 @ 0x33e65f0] index : 0, region : (382, 60) -> (1005, 593), label : 18, confidence : 9834/10000.
    [Parsed_showinfo_1 @ 0x33e65f0] index : 1, region : (12, 8) -> (328, 549), label : 18, confidence : 8555/10000.
    [Parsed_showinfo_1 @ 0x33e65f0] index : 2, region : (293, 7) -> (682, 458), label : 1, confidence : 8033/10000.
    [Parsed_showinfo_1 @ 0x33e65f0] index : 3, region : (342, 0) -> (690, 325), label : 1, confidence : 5878/10000.

    There are two boxes of dog with cores 94.05% & 93.45% and two boxes of person with scores 80.33% & 58.78%.

    Signed-off-by : Ting Fu <ting.fu@intel.com>
    Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>

    • [DH] libavfilter/vf_dnn_detect.c
  • Dreamcast Track Sizes

    1er mars 2015, par Multimedia Mike — Sega Dreamcast

    I’ve been playing around with Sega Dreamcast discs lately. Not playing the games on the DC discs, of course, just studying their structure. To review, the Sega Dreamcast game console used special optical discs named GD-ROMs, where the GD stands for “gigadisc”. They are capable of holding about 1 gigabyte of data.

    You know what’s weird about these discs ? Each one manages to actually store a gigabyte of data. Each disc has a CD portion and a GD portion. The CD portion occupies the first 45000 sectors and can be read in any standard CD drive. This area is divided between a brief data track and a brief (usually) audio track.

    The GD region starts at sector 45000. Sometimes, it’s just one humongous data track that consumes the entire GD region. More often, however, the data track is split between the first track and the last track in the region and there are 1 or more audio tracks in between. But the weird thing is, the GD region is always full. I made a study of it (click for a larger, interactive graph) :


    Dreamcast Track Sizes

    Some discs put special data or audio bonuses in the CD region for players to discover. But every disc manages to fill out the GD region. I checked up on a lot of those audio tracks that divide the GD data and they’re legitimate music tracks. So what’s the motivation ? Why would the data track be split in 2 pieces like that ?

    I eventually realized that I probably answered this question in this blog post from 4 years ago. The read speed from the outside of an optical disc is higher than the inside of the same disc. When I inspect the outer data tracks of some of these discs, sure enough, there seem to be timing-sensitive multimedia FMV files living on the outer stretches.

    One day, I’ll write a utility to take apart the split ISO-9660 filesystem offset from a weird sector.

  • FFMPEG HTTP protocol closing after first packet

    27 août 2019, par rusty

    I’m trying to send a live video stream from my webcam to FFMPEG via the HTTP protocol. However after the first packet is sent FFMPEG closes, but does indeed output a fully playable video. As my intention.

    After going over the documentation for the protocol I thought mulitiple_requests would stop this behavior which it did not. After searching online for a few hours I can not find an example specific to my scenario. i.e. receiving a network stream over HTTP.

    Code running on the client-side :

    var xhttp=new XMLHttpRequest;

    if (navigator.mediaDevices) {

       var constraints = { audio: true, video: true };

       navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)
         .then(function(stream) {
           var mediaRecorder = new MediaRecorder(stream);
           m = mediaRecorder;
           m.start();
           m.ondataavailable=e=>{
             xhttp.open("POST","http://localhost:8080");
             xhttp.send(e.data);
           }
           setInterval(function(){
             m.requestData();
           },2000);
         }).catch(function(error) {
           console.log(error.message);
         });
    }

    The FFMPEG command I have tried thus far :

    ffmpeg -listen 1 -multiple_requests -i http://localhost:8080 file.webm

    Maybe this is not possible with FFMPEG ? If this is the case then it appears the only solution would be to put this command in a loop and keep appending to the output.