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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)

  • OpenCV - motion detection in large video files

    18 décembre 2023, par M9A

    I have large video files (over a few GB each) that I am trying detect motion on. I am using fairly basic OpenCV code in python with ROI to detect motion in a certain area of the video only. This works absolutely fine but takes absolutely ages to process large files. Is there any way to speed things up ? I am simply just checking to see which file has motion detected in it and will not be outputting a video. The moment the first motion is detected the rest of the file is not checked.

    


    import sys
import cv2

video_path = “video.mp4”

capture = cv2.VideoCapture(video_path)

# Set the first frame as the reference background
_, background = capture.read()

# Define the region of interest (ROI)
x, y, w, h = 1468, 1142, 412, 385
roi = (x, y, x + w, y + h)

while capture.isOpened():
    ret, frame = capture.read()

    if not ret:
        break

    # Extract the region of interest from the current frame
    frame_roi = frame[y:y + h, x:x + w]

    # Calculate the absolute difference between the ROI and the background
    diff = cv2.absdiff(background[y:y + h, x:x + w], frame_roi)
    gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # Check if motion is detected in the ROI (adjust threshold as needed)
    if cv2.countNonZero(thresh) > 75:
        print("YES")
        break

# Release the video capture object
capture.release()


    


  • Anomalie #4543 : Accessibilité des chargements ajax (live regions)

    4 septembre 2020, par nicod _

    Si sur le site de cette région, ya pas mal d’ajax qui se recharge "tout seul" sans interaction, possible oui ça va pas du tout,

    Non non, ce sont les cas classiques d’utilisation "de base" : formulaires, et listes de résultats avec paginations.

  • ffmpeg - detect frames that have a given image/logo

    13 juillet 2012, par sofia

    I'm trying to split a video by detecting the presence of a marker (an image) in the frames. I've gone over the documentation and I see removelogo but not detectlogo ;)

    Does anyone know how this could be achieved ? I know what the logo is and the region it will be on.

    I'm thinking i can extract all frames to png's and then analyse them one by one (or n by n) but it might be a lengthy process..

    Any pointers ?

    Thanks :)

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