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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 (88)
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Mediabox : ouvrir les images dans l’espace maximal pour l’utilisateur
8 février 2011, parLa visualisation des images est restreinte par la largeur accordée par le design du site (dépendant du thème utilisé). Elles sont donc visibles sous un format réduit. Afin de profiter de l’ensemble de la place disponible sur l’écran de l’utilisateur, il est possible d’ajouter une fonctionnalité d’affichage de l’image dans une boite multimedia apparaissant au dessus du reste du contenu.
Pour ce faire il est nécessaire d’installer le plugin "Mediabox".
Configuration de la boite multimédia
Dès (...) -
Les autorisations surchargées par les plugins
27 avril 2010, parMediaspip core
autoriser_auteur_modifier() afin que les visiteurs soient capables de modifier leurs informations sur la page d’auteurs -
D’autres logiciels intéressants
12 avril 2011, parOn ne revendique pas d’être les seuls à faire ce que l’on fait ... et on ne revendique surtout pas d’être les meilleurs non plus ... Ce que l’on fait, on essaie juste de le faire bien, et de mieux en mieux...
La liste suivante correspond à des logiciels qui tendent peu ou prou à faire comme MediaSPIP ou que MediaSPIP tente peu ou prou à faire pareil, peu importe ...
On ne les connais pas, on ne les a pas essayé, mais vous pouvez peut être y jeter un coup d’oeil.
Videopress
Site Internet : (...)
Sur d’autres sites (9242)
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I want to print HLS files using ffmpeg in aws lambda (python)
14 avril 2021, par 최우선I implemented it through the link(https://aws.amazon.com/ko/blogs/media/processing-user-generated-content-using-aws-lambda-and-ffmpeg/) here, and it works well.


s3_source_bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
s3_source_key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

s3_source_basename = os.path.splitext(os.path.basename(s3_source_key))[0]
s3_destination_filename = s3_source_basename + ".m3u8"

s3_client = boto3.client('s3')
s3_source_signed_url = s3_client.generate_presigned_url('get_object',
 Params={'Bucket': s3_source_bucket, 'Key': s3_source_key},
 ExpiresIn=SIGNED_URL_TIMEOUT)


ffmpeg_cmd = "/opt/bin/ffmpeg -i \"" + s3_source_signed_url + "\" -codec: copy -start_number 0 -hls_time 10 -hls_list_size 0 -f hls -"
command1 = shlex.split(ffmpeg_cmd)
p1 = subprocess.run(command1, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

resp = s3_client.put_object(Body=p1.stdout, Bucket=S3_DESTINATION_BUCKET, Key=s3_destination_filename)



However, the actual output through ffmpeg is multiple files. For example test.m3u8, test0.ts, test1.ts .....


But when I print p1.stdout, it looks like multiple files (test.m3u8,test0.ts....) are merged into one file.


Is there a way to get the actual output multiple files (test.m3u8,test0.ts......) from p1.stdout ? Please help.


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ffmpeg file conversion AWS Lambda
10 avril 2021, par eartoolboxI want a .webm file to be converted to a .wav file after it hits my S3 bucket. I followed this tutorial and tried to adapt it from my use case using the .webm -> .wav ffmpeg command described here.


My AWS Lambda function generally works, in that when my .webm file hits the source bucket, it is converted to .wav and ends up in the destination bucket. However, the resulting file .wav is always 0 bytes (though the .webm not, including the appropriate audio). Did I adapt the code wrong ? I only changed the ffmpeg_cmd line from the first link.


import json
import os
import subprocess
import shlex
import boto3

S3_DESTINATION_BUCKET = "hmtm-out"
SIGNED_URL_TIMEOUT = 60

def lambda_handler(event, context):

 s3_source_bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
 s3_source_key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

 s3_source_basename = os.path.splitext(os.path.basename(s3_source_key))[0]
 s3_destination_filename = s3_source_basename + ".wav"

 s3_client = boto3.client('s3')
 s3_source_signed_url = s3_client.generate_presigned_url('get_object',
 Params={'Bucket': s3_source_bucket, 'Key': s3_source_key},
 ExpiresIn=SIGNED_URL_TIMEOUT)
 
 ffmpeg_cmd = "/opt/bin/ffmpeg -i \"" + s3_source_signed_url + "\" -c:a pcm_f32le " + s3_destination_filename + " -"
 
 
 command1 = shlex.split(ffmpeg_cmd)
 p1 = subprocess.run(command1, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

 resp = s3_client.put_object(Body=p1.stdout, Bucket=S3_DESTINATION_BUCKET, Key=s3_destination_filename)

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': json.dumps('Processing complete successfully')
 }
 



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ffmpeg file conversion AWS Lamda
10 avril 2021, par eartoolboxI want a .webm file to be converted to a .wav file after it hits my S3 bucket. I followed this tutorial and tried to adapt it from my use case using the .webm -> .wav ffmpeg command described here.


My AWS Lambda function generally works, in that when my .webm file hits the source bucket, it is converted to .wav and ends up in the destination bucket. However, the resulting file .wav is always 0 bytes (though the .webm not, including the appropriate audio). Did I adapt the code wrong ? I only changed the ffmpeg_cmd line from the first link.


import json
import os
import subprocess
import shlex
import boto3

S3_DESTINATION_BUCKET = "hmtm-out"
SIGNED_URL_TIMEOUT = 60

def lambda_handler(event, context):

 s3_source_bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
 s3_source_key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

 s3_source_basename = os.path.splitext(os.path.basename(s3_source_key))[0]
 s3_destination_filename = s3_source_basename + ".wav"

 s3_client = boto3.client('s3')
 s3_source_signed_url = s3_client.generate_presigned_url('get_object',
 Params={'Bucket': s3_source_bucket, 'Key': s3_source_key},
 ExpiresIn=SIGNED_URL_TIMEOUT)
 
 ffmpeg_cmd = "/opt/bin/ffmpeg -i \"" + s3_source_signed_url + "\" -c:a pcm_f32le " + s3_destination_filename + " -"
 
 
 command1 = shlex.split(ffmpeg_cmd)
 p1 = subprocess.run(command1, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

 resp = s3_client.put_object(Body=p1.stdout, Bucket=S3_DESTINATION_BUCKET, Key=s3_destination_filename)

 return {
 'statusCode': 200,
 'body': json.dumps('Processing complete successfully')
 }