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• Anomalie #4623 : Styles des fieldset dans l’espace privé

  17 avril 2021, par RastaPopoulos ♥

  Alors c’est justement ce que je ne voulais pas générer au moins pour les groupes racines : là on se retrouve pour les fieldsets racines avec 2 bordures collées, ce qui fait super lourd visuellement il me semble : bordure du form et direct collé bordure du groupe.

  Je détaille l’argument du foncé qui était volontaire : quand il y a des décorations claires, certaines personnes (et suivant la qualité des écrans) ne les voient pas ou peu, mais ce n’est pas grave si ce n’est que de la déco. Alors qu’un élément foncé va être vu par un pourcentage bien plus grand de personnes. Comme là il s’agit d’une indication visuelle utile, et non pas juste de décoration, je trouvais donc important que ce soit foncé pour que le max de gens les voit.

  Pour les barres horizontales, là aussi c’était voulu de les enlever, afin d’alléger visuellement : là on se retrouve de nouveau avec des "cadres enfermants" de partout et donc visuellement (quand on a des yeux qui voient toutes les lignes) on a dès le premier coup d’œil cette impression de "cadres dans des cadres dans des cadres". Alors que le but des simplifications de Tcharlss était justement de minimiser le plus possible cette impression, et du coup mon but était de trouver une solution pour les fieldsets qui n’en rajoute pas dans ce domaine.

  Pour la bordure sur la droite b_b, je vais faire un essai, mais le premier truc qui me vient c’est que justement on lit à gauche, et que seulement une indentation sans bordure à gauche c’est beauuuucoup plus faible pour voir du premier coup quels champs sont regroupés avec quels autres. Ça va faire qu’on va voir le regroupement que dans un deuxième temps au lieu de le voir au début de chaque ligne.

• NumPy array of a video changes from the original after writing into the same video

  29 mars 2021, par Rashiq

  I have a video (test.mkv) that I have converted into a 4D NumPy array - (frame, height, width, color_channel). I have even managed to convert that array back into the same video (test_2.mkv) without altering anything. However, after reading this new, test_2.mkv, back into a new NumPy array, the array of the first video is different from the second video's array i.e. their hashes don't match and the numpy.array_equal() function returns false. I have tried using both python-ffmpeg and scikit-video but cannot get the arrays to match.

  


  Python-ffmpeg attempt :

  


  import ffmpeg
import numpy as np
import hashlib

file_name = 'test.mkv'

# Get video dimensions and framerate
probe = ffmpeg.probe(file_name)
video_stream = next((stream for stream in probe['streams'] if stream['codec_type'] == 'video'), None)
width = int(video_stream['width'])
height = int(video_stream['height'])
frame_rate = video_stream['avg_frame_rate']

# Read video into buffer
out, error = (
    ffmpeg
        .input(file_name, threads=120)
        .output("pipe:", format='rawvideo', pix_fmt='rgb24')
        .run(capture_stdout=True)
)

# Convert video buffer to array
video = (
    np
        .frombuffer(out, np.uint8)
        .reshape([-1, height, width, 3])
)

# Convert array to buffer
video_buffer = (
    np.ndarray
        .flatten(video)
        .tobytes()
)

# Write buffer back into a video
process = (
    ffmpeg
        .input('pipe:', format='rawvideo', s='{}x{}'.format(width, height))
        .output("test_2.mkv", r=frame_rate)
        .overwrite_output()
        .run_async(pipe_stdin=True)
)
process.communicate(input=video_buffer)

# Read the newly written video
out_2, error = (
    ffmpeg
        .input("test_2.mkv", threads=40)
        .output("pipe:", format='rawvideo', pix_fmt='rgb24')
        .run(capture_stdout=True)
)

# Convert new video into array
video_2 = (
    np
        .frombuffer(out_2, np.uint8)
        .reshape([-1, height, width, 3])
)

# Video dimesions change
print(f'{video.shape} vs {video_2.shape}') # (844, 1080, 608, 3) vs (2025, 1080, 608, 3)
print(f'{np.array_equal(video, video_2)}') # False

# Hashes don't match
print(hashlib.sha256(bytes(video_2)).digest()) # b'\x88\x00\xc8\x0ed\x84!\x01\x9e\x08 \xd0U\x9a(\x02\x0b-\xeeA\xecU\xf7\xad0xa\x9e\\\xbck\xc3'
print(hashlib.sha256(bytes(video)).digest()) # b'\x9d\xc1\x07xh\x1b\x04I\xed\x906\xe57\xba\xf3\xf1k\x08\xfa\xf1\xfaM\x9a\xcf\xa9\t8\xf0\xc9\t\xa9\xb7'


  


  Scikit-video attempt :

  


  import skvideo.io as sk
import numpy as np

video_data = sk.vread('test.mkv')

sk.vwrite('test_2_ski.mkv', video_data)

video_data_2 = sk.vread('test_2_ski.mkv')

# Dimensions match but...
print(video_data.shape) # (844, 1080, 608, 3)
print(video_data_2.shape) # (844, 1080, 608, 3)

# ...array elements don't
print(np.array_equal(video_data, video_data_2)) # False

# Hashes don't match either
print(hashlib.sha256(bytes(video_2)).digest()) # b'\x8b?]\x8epD:\xd9B\x14\xc7\xba\xect\x15G\xfaRP\xde\xad&EC\x15\xc3\x07\n{a[\x80'
print(hashlib.sha256(bytes(video)).digest()) # b'\x9d\xc1\x07xh\x1b\x04I\xed\x906\xe57\xba\xf3\xf1k\x08\xfa\xf1\xfaM\x9a\xcf\xa9\t8\xf0\xc9\t\xa9\xb7'


  


  I don't understand where I'm going wrong and both the respective documentations do not highlight how to do this particular task. Any help is appreciated. Thank you.

  


• Anomalie #4713 (Nouveau) : Sites : logo et Titre+Slogan

  5 avril 2021, par YannyX Spip

  Utilisant SPIP 3.2.11 je constate d’abord que la syndication de certains sites récupère (maintenant) un logo du site !

  Mais justement concernant les Logos, serait-ce possible d’y appliquer le même traitement qu’aux autres Logos,
  à savoir le chargement par une URL internet ou serveur, ou depuis la médiathèque, en plus du téléchargement classique depuis l’ordinateur...

  Deuxieme remarque : en ajout automatique, le champ

   NOM_SITE

  est chargé parle contenu de la balise