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Médias (1)
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Revolution of Open-source and film making towards open film making
6 octobre 2011, par
Mis à jour : Juillet 2013
Langue : English
Type : Texte
Autres articles (60)
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MediaSPIP : Modification des droits de création d’objets et de publication définitive
11 novembre 2010, parPar défaut, MediaSPIP permet de créer 5 types d’objets.
Toujours par défaut les droits de création et de publication définitive de ces objets sont réservés aux administrateurs, mais ils sont bien entendu configurables par les webmestres.
Ces droits sont ainsi bloqués pour plusieurs raisons : parce que le fait d’autoriser à publier doit être la volonté du webmestre pas de l’ensemble de la plateforme et donc ne pas être un choix par défaut ; parce qu’avoir un compte peut servir à autre choses également, (...) -
La sauvegarde automatique de canaux SPIP
1er avril 2010, parDans le cadre de la mise en place d’une plateforme ouverte, il est important pour les hébergeurs de pouvoir disposer de sauvegardes assez régulières pour parer à tout problème éventuel.
Pour réaliser cette tâche on se base sur deux plugins SPIP : Saveauto qui permet une sauvegarde régulière de la base de donnée sous la forme d’un dump mysql (utilisable dans phpmyadmin) mes_fichiers_2 qui permet de réaliser une archive au format zip des données importantes du site (les documents, les éléments (...) -
Publier sur MédiaSpip
13 juin 2013Puis-je poster des contenus à partir d’une tablette Ipad ?
Oui, si votre Médiaspip installé est à la version 0.2 ou supérieure. Contacter au besoin l’administrateur de votre MédiaSpip pour le savoir
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lavfi : add filter dnn_detect for object detection
7 février 2021, par Guo, Yejunlavfi : add filter dnn_detect for object detection
Below are the example steps to do object detection :
1. download and install l_openvino_toolkit_p_2021.1.110.tgz from
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/download.html
or, we can get source code (tag 2021.1), build and install.
2. export LD_LIBRARY_PATH with openvino settings, for example :
.../deployment_tools/inference_engine/lib/intel64/ :.../deployment_tools/inference_engine/external/tbb/lib/
3. rebuild ffmpeg from source code with configure option :
— enable-libopenvino
— extra-cflags='-I.../deployment_tools/inference_engine/include/'
— extra-ldflags='-L.../deployment_tools/inference_engine/lib/intel64'
4. download model files and test image
wget https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/models/openvino/2021.1/face-detection-adas-0001.bin
wget https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/models/openvino/2021.1/face-detection-adas-0001.xml
wget
https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/models/openvino/2021.1/face-detection-adas-0001.label
wget https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/images/cici.jpg
5. run ffmpeg with :
./ffmpeg -i cici.jpg -vf dnn_detect=dnn_backend=openvino:model=face-detection-adas-0001.xml:input=data:output=detection_out:confidence=0.6:labels=face-detection-adas-0001.label,showinfo -f null -We'll see the detect result as below :
[Parsed_showinfo_1 @ 0x560c21ecbe40] side data - detection bounding boxes :
[Parsed_showinfo_1 @ 0x560c21ecbe40] source : face-detection-adas-0001.xml
[Parsed_showinfo_1 @ 0x560c21ecbe40] index : 0, region : (1005, 813) -> (1086, 905), label : face, confidence : 10000/10000.
[Parsed_showinfo_1 @ 0x560c21ecbe40] index : 1, region : (888, 839) -> (967, 926), label : face, confidence : 6917/10000.There are two faces detected with confidence 100% and 69.17%.
Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
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libavcodec/jpeg2000dec.c : ROI marker support
23 avril 2020, par Gautam Ramakrishnanlibavcodec/jpeg2000dec.c : ROI marker support
This patch adds support for decoding images
with a Region of Interest. Allows decoding
samples such as p0_03.j2k. This patch should
fix ticket #4681.Signed-off-by : Michael Niedermayer <michael@niedermayer.cc>
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lavfi/dnn_classify : add filter dnn_classify for classification based on detection...
17 mars 2021, par Guo, Yejunlavfi/dnn_classify : add filter dnn_classify for classification based on detection bounding boxes
classification is done on every detection bounding box in frame's side data,
which are the results of object detection (filter dnn_detect).Please refer to commit log of dnn_detect for the material for detection,
and see below for classification.
download material for classifcation :
wget https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/models/openvino/2021.1/emotions-recognition-retail-0003.bin
wget https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/models/openvino/2021.1/emotions-recognition-retail-0003.xml
wget https://github.com/guoyejun/ffmpeg_dnn/raw/main/models/openvino/2021.1/emotions-recognition-retail-0003.label run command as :
./ffmpeg -i cici.jpg -vf dnn_detect=dnn_backend=openvino:model=face-detection-adas-0001.xml:input=data:output=detection_out:confidence=0.6:labels=face-detection-adas-0001.label,dnn_classify=dnn_backend=openvino:model=emotions-recognition-retail-0003.xml:input=data:output=prob_emotion:confidence=0.3:labels=emotions-recognition-retail-0003.label:target=face,showinfo -f null -We'll see the detect&classify result as below :
[Parsed_showinfo_2 @ 0x55b7d25e77c0] side data - detection bounding boxes :
[Parsed_showinfo_2 @ 0x55b7d25e77c0] source : face-detection-adas-0001.xml, emotions-recognition-retail-0003.xml
[Parsed_showinfo_2 @ 0x55b7d25e77c0] index : 0, region : (1005, 813) -> (1086, 905), label : face, confidence : 10000/10000.
[Parsed_showinfo_2 @ 0x55b7d25e77c0] classify : label : happy, confidence : 6757/10000.
[Parsed_showinfo_2 @ 0x55b7d25e77c0] index : 1, region : (888, 839) -> (967, 926), label : face, confidence : 6917/10000.
[Parsed_showinfo_2 @ 0x55b7d25e77c0] classify : label : anger, confidence : 4320/10000.Signed-off-by : Guo, Yejun <yejun.guo@intel.com>
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