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Autres articles (78)

  • 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 (...)

  • Le profil des utilisateurs

    12 avril 2011, par

    Chaque utilisateur dispose d’une page de profil lui permettant de modifier ses informations personnelle. Dans le menu de haut de page par défaut, un élément de menu est automatiquement créé à l’initialisation de MediaSPIP, visible uniquement si le visiteur est identifié sur le site.
    L’utilisateur a accès à la modification de profil depuis sa page auteur, un lien dans la navigation "Modifier votre profil" est (...)

  • 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 (8907)

  • How to merge multiple video files into one video only

    1er août 2017, par shamaleyte

    I have multiple webm video files of a conference call.
    However, each participant joined the call at a different time which resulted in the fact that each video file has a different startTimeOffset values.

    Video Start Time

    Video1 : 00:00

    Video2 : 00:10

    Video3 : 01:40

    My purpose is to play back this conference. However, I do not record the conference as 1 video, it is recorded with multiple video files, instead.
    Is there any best practice to stitch such videos accordingly ?
    Maybe by ffmpeg library ?

    There is also a paid solution ; https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2016/11/amazon-elastic-transcoder-adds-support-for-clip-stitching/ ) to merge video fragments to a single clip, this will make the client-side much simpler. But any free practice of doing it ?

    The expected outcome is to have 1 video showing 3 videos in a grid.
    When ffmpeg stitches the videos, it should consider their start time values properly so that the videos are played accordingly.

  • Converting AWS Polly Audio Stream with fluent-ffmpeg

    27 juillet 2017, par Joel

    I am trying to convert an audio stream from Amazon AWS Polly in Node.js using fluent-ffmpeg. The documentation says that I can convert a stream, which is what the output of Polly provides, but I am getting an "Invalid input" error.

    polly.synthesizeSpeech(pollyParams, function (err, data) {
    
if (err) {
    
    console.log(err)
    
} else {
    
    console.log('Audio')
    
    console.log(data)
    
    ffmpeg().input(data.AudioStream).inputOptions(['-ac 2', '-codec:a libmp3lame', '-b:a 48k', '-ar 16000']) 
    
}  

    Results in :

    AudioStream : }
    2017-07-27T14:07:09.335Z dd75614c-72d4-11e7-b7cd-5d4425c782fc Error : Invalid input
    at FfmpegCommand.proto.mergeAdd.proto.addInput.proto.input (/var/task/node_modules/fluent-ffmpeg/lib/options/inputs.js:34:15)

    I know the output from Polly is a valid audio stream, because I am able to save it to an S3 bucket. I would prefer to convert the stream before saving to S3, rather than saving it, picking it up from S3, converting it, and then saving it again.

    Thanks for your help !

  • Boto3 Video Upload 0 Bytes from Heroku

    14 juillet 2017, par genghiskhan

    I have a small Flask api that takes a video and an image, overlays the image on the video and uploads the result to Amazon S3. I am using ffmpeg to do the actual overlaying. Here is that code :

    command = "ffmpeg -i {0} -i {1} -filter_complex \"overlay=0:0\" {2}".format(background_name, overlay_name, output_name)
    
subprocess.getoutput(command)

    Then I simply upload it via Boto3 :

    s3.upload_file(output_name, VIDEO_BUCKET_NAME, output_name)

    This code works fine when I run on localhost ; however, when I test in while deployed to Heroku, it always uploads a file with 0 bytes. I suspect that it may be a problem with Heroku’s transient filesystem, but the file is being used immediately after it is created.

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