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  • (Dés)Activation de fonctionnalités (plugins)

    18 février 2011, par

    Pour gérer l’ajout et la suppression de fonctionnalités supplémentaires (ou plugins), MediaSPIP utilise à partir de la version 0.2 SVP.
    SVP permet l’activation facile de plugins depuis l’espace de configuration de MediaSPIP.
    Pour y accéder, il suffit de se rendre dans l’espace de configuration puis de se rendre sur la page "Gestion des plugins".
    MediaSPIP est fourni par défaut avec l’ensemble des plugins dits "compatibles", ils ont été testés et intégrés afin de fonctionner parfaitement avec chaque (...)

  • Le plugin : Podcasts.

    14 juillet 2010, par

    Le problème du podcasting est à nouveau un problème révélateur de la normalisation des transports de données sur Internet.
    Deux formats intéressants existent : Celui développé par Apple, très axé sur l’utilisation d’iTunes dont la SPEC est ici ; Le format "Media RSS Module" qui est plus "libre" notamment soutenu par Yahoo et le logiciel Miro ;
    Types de fichiers supportés dans les flux
    Le format d’Apple n’autorise que les formats suivants dans ses flux : .mp3 audio/mpeg .m4a audio/x-m4a .mp4 (...)

  • Publier sur MédiaSpip

    13 juin 2013

    Puis-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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  • Converting mp4 AAC to AVC using Python

    12 janvier 2020, par zion.b.

    i am using ffmpeg to convert video format. I have a video in mp4 aac and want to convert it to mp4 avc. I successfully(!!!) used ffmpeg to covert image to avi/mkv/even copy of the mp4 but nothing gives me what i desire.

    The idea is to have a video file format that will run on mostly all mobile devices such as mp4 avc.

    My python code :

    import subprocess #need to install ffmpegin terminal/cmd
    

    
def convert_video(video_input, video_output):
    
    cmds = ['ffmpeg', '-i', video_input, video_output]
    
    subprocess.Popen(cmds)
    

    

    
convert_video("videoName.mp4", "videoNameCopy.mp4")

  • Error Exception : You do not have ffmpeg installed on your machine when using python bar_chart_race with reticulate in rstudio

    27 septembre 2020, par Zhiqiang Wang

    I have run python bar_chart_race successfully in jupyter notebook.

    


    import bar_chart_race as bcr
bcr.bar_chart_race(df=wide_1, filename=None, title='Mortality (per million) by Country')


    


    I have ffmpeg installed on my machine.

    


    > Sys.which("ffmpeg")
                       ffmpeg 
"C:\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe" 


    


    However, when I tried the same code in rmarkdown with rstudio reticulate,

    


    import bar_chart_race as bcr
bcr.bar_chart_race(wide_1)


    


    I received the following message :

    


    Exception: You do not have ffmpeg installed on your machine. Download
                            ffmpeg from here: https://www.ffmpeg.org/download.html.
                            
                            Matplotlib's original error message below:

                            [WinError 6] The handle is invalid


    


    reticulate::py_config()

    


    > reticulate::py_config()
python:         C:/ProgramData/Anaconda3/python.exe
libpython:      C:/ProgramData/Anaconda3/python38.dll
pythonhome:     C:/ProgramData/Anaconda3
version:        3.8.3 (default, Jul  2 2020, 17:30:36) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Architecture:   64bit
numpy:          C:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/numpy
numpy_version:  1.18.5


    


    ffmpeg works fine with R animated graph packages in rstudio, and with python bar_chart_race. I have tried to re-install ffmpeg several times. Any advice would be appreciated.

    


  • What is the right and most efficient way to access the last 30 seconds of a mpeg ts stream using Python ? [on hold]

    5 avril 2016, par Jabb

    I have a mpeg ts stream from my dvb card that is written to disk. I’d like to access this stream continuously (last 30 seconds, every 20 seconds) from Python.

    I am not looking for a complete solution here, but rather some ideas how to accomplish this in the most efficient manner with regards to CPU and RAM usage.

    Any ideas will be greatly appreciated !

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