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Médias (1)
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Video d’abeille en portrait
14 mai 2011, par
Mis à jour : Février 2012
Langue : français
Type : Video
Autres articles (48)
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Gestion des droits de création et d’édition des objets
8 février 2011, parPar défaut, beaucoup de fonctionnalités sont limitées aux administrateurs mais restent configurables indépendamment pour modifier leur statut minimal d’utilisation notamment : la rédaction de contenus sur le site modifiables dans la gestion des templates de formulaires ; l’ajout de notes aux articles ; l’ajout de légendes et d’annotations sur les images ;
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Diogene : création de masques spécifiques de formulaires d’édition de contenus
26 octobre 2010, parDiogene est un des plugins ? SPIP activé par défaut (extension) lors de l’initialisation de MediaSPIP.
A quoi sert ce plugin
Création de masques de formulaires
Le plugin Diogène permet de créer des masques de formulaires spécifiques par secteur sur les trois objets spécifiques SPIP que sont : les articles ; les rubriques ; les sites
Il permet ainsi de définir en fonction d’un secteur particulier, un masque de formulaire par objet, ajoutant ou enlevant ainsi des champs afin de rendre le formulaire (...) -
Problèmes fréquents
10 mars 2010, parPHP et safe_mode activé
Une des principales sources de problèmes relève de la configuration de PHP et notamment de l’activation du safe_mode
La solution consiterait à soit désactiver le safe_mode soit placer le script dans un répertoire accessible par apache pour le site
Sur d’autres sites (6578)
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lavc/tiff : Support decoding of DNGs with single-component JPEGs
29 août 2019, par Nick Renierislavc/tiff : Support decoding of DNGs with single-component JPEGs
This enables decoding of DNG images generated by the 'DJI Zenmuse X7'
digital camera
Samples : https://www.dji.com/gr/zenmuse-x7/info#downloadsSigned-off-by : Nick Renieris <velocityra@gmail.com>
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How to obtain time markers for video splitting using python/OpenCV
10 novembre 2018, par Bleddyn Raw-ReesI’m working on my MSc project which is researching automated deletion of low value content in digital file stores. I’m specifically looking at the sort of long shots that often occur in natural history filming whereby a static camera is left rolling in order to capture the rare snow leopard or whatever. These shots may only have some 60s of useful content with perhaps several hours of worthless content either side.
As a first step I have a simple motion detection program from Adrian Rosebrock’s tutorial [http://www.pyimagesearch.com/2015/05/25/basic-motion-detection-and-tracking-with-python-and-opencv/#comment-393376]. Next I intend to use FFMPEG to split the video.
What I would like help with is how to get in and out points based on the first and last points that motion is detected in the video.
Here is the code should you wish to see it...
# import the necessary packages
import argparse
import datetime
import imutils
import time
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-v", "--video", help="path to the video file")
ap.add_argument("-a", "--min-area", type=int, default=500, help="minimum area size")
args = vars(ap.parse_args())
# if the video argument is None, then we are reading from webcam
if args.get("video", None) is None:
camera = cv2.VideoCapture(0)
time.sleep(0.25)
# otherwise, we are reading from a video file
else:
camera = cv2.VideoCapture(args["video"])
# initialize the first frame in the video stream
firstFrame = None
# loop over the frames of the video
while True:
# grab the current frame and initialize the occupied/unoccupied
# text
(grabbed, frame) = camera.read()
text = "Unoccupied"
# if the frame could not be grabbed, then we have reached the end
# of the video
if not grabbed:
break
# resize the frame, convert it to grayscale, and blur it
frame = imutils.resize(frame, width=500)
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
# if the first frame is None, initialize it
if firstFrame is None:
firstFrame = gray
continue
# compute the absolute difference between the current frame and
# first frame
frameDelta = cv2.absdiff(firstFrame, gray)
thresh = cv2.threshold(frameDelta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# dilate the thresholded image to fill in holes, then find contours
# on thresholded image
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
(_, cnts, _) = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# loop over the contours
for c in cnts:
# if the contour is too small, ignore it
if cv2.contourArea(c) < args["min_area"]:
continue
# compute the bounding box for the contour, draw it on the frame,
# and update the text
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
text = "Occupied"
# draw the text and timestamp on the frame
cv2.putText(frame, "Room Status: {}".format(text), (10, 20),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, datetime.datetime.now().strftime("%A %d %B %Y %I:%M:%S%p"),
(10, frame.shape[0] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.35, (0, 0, 255), 1)
# show the frame and record if the user presses a key
cv2.imshow("Security Feed", frame)
cv2.imshow("Thresh", thresh)
cv2.imshow("Frame Delta", frameDelta)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if the `q` key is pressed, break from the lop
if key == ord("q"):
break
# cleanup the camera and close any open windows
camera.release()
cv2.destroyAllWindows() -
avfilter/af_lv2 : Free inpad's name generically
11 août 2021, par Andreas Rheinhardt