リサイズする scale | ニコラボ
標準で使えるscaleフィルタの使い方。外部ライブラリにzscaleフィルタがありこちらはHDR、高品質リサイズ向けで処理速度はscaleフィルタより速くない。2022年3月4日のコミットで同程度に速くなった。 映像に余白を追加する pad 映像を指定座標に切り取る crop 比較する動画の解像度に合わせる scale2ref Zライブラリを使ったリサイズフィルタ zscale 映像を拡大するアップコンバートフィルタのまとめ 基本コマンド アスペクト比を維持しながら横幅1280ピクセルにリサイズする。 ffmpeg -i input -vf scale=1280:-1 output さらに縦幅が奇数になる場合には繰り上げて偶数にする。 ffmpeg -i input -vf scale=1280:-2 output アスペクト比を維持しながら長辺1280ピクセルより大きいとき長辺1280ピ
Webcamoid - ｋ本的に無料ソフト・フリーソフト
クロスプラットフォームに対応したウェブカメラ映像再生 / 撮影 / 録画 ソフト。 指定したウェブカメラの映像を再生したり、JPEG / PNG / GIF / BMP 画像 として保存したり、MP4 / MKV / WebM などの動画や GIF アニメとして録画したりすることができるウェブカメラスイートです。 ウェブカメラの映像にエフェクト（約 50 種類）をかける機能や、遅延キャプチャ（静止画のみ）、録画した動画を GPU でエンコードする機能 が付いています。 「Webcamoid」は、ウェブカメラの映像を再生 / 撮影 / 録画 することができるソフトです。 Linux / Mac / Windows に対応したウェブカメラ管理ソフトで、ウェブカメラの映像を 再生 画像として保存（JPEG / PNG / GIF / BMP） 動画ファイル（MP4 / MKV / WebM など
Blender初心者用 Khaosアドオンで爆破シーンを１から作るチュートリアル記事｜3DCG最新情報サイト MODELING HAPPY
Khaos Ultimate Explosion Add-onを購入する ブレンダーで高品質な爆破を作れるアドオンが35ドルのセール中だったので購入して遊んでみましたが、数クリックで簡単にリアルな爆破をれるだけではなくて、飛び散る破片も簡単に作れます。 エフェクトは難しいから全然触っていませんでしたが、これはかなり楽しめます！「エフェクトは苦手だな〜」と思う人にこそ遊んでみて欲しいアドオンとなっていたので、今回はチュートリアル動画にもあった下記爆破を1から作って行く方法を詳しく記事にしてみました。 実際に作った爆破がこれです。こちらの爆破シーンを作っていきます。 Khaosをインストールする まずはBlender MarketからKhaosを購入してダウンロード。 zipファイルを適当な場所に入れたらそれをプリファレンスから読み込みます。 読み込んで「Nキー」を押すとビューの右側に「Kha
音声信号は、様々な周波数の成分から構成されています。 このデータから、周波数毎の強さをフーリエ変換によって調べる処理をスペクトル解析といいます。 スペクトル解析を応用することで、 ・類似楽曲の分類 ・和音の分離 ・楽器の認識 ・自動採譜 などが可能になります。 簡単なコードを書くだけでスペクトル解析をやってくれるライブラリ「librosa」を見つけたので、今回は津軽三味線のスペクトル解析を実施して、周波数のデータをグラフ化するところまでやってみます。 目次 librosaとは？ librosaのインストール 短時間フーリエ変換 Constant-Q 変換 まとめ librosaとは？ librosa（りぶろさ）は、音楽分析のためのPythonパッケージです。 2015年にリリースされたそうです。 スペクトル解析、テンポや拍子の分析、画像出力など、音楽の分析に必要な機能があらかじめ実装されて
MediaPipeの使い方｜npaka
1. MediaPipe「MediaPipe」は、マルチモーダル(ビデオ、オーディオ、時系列データなど)を利用したMLパイプラインを構築するためのフレームワークです。これを利用することで、MLパイプラインを、「前処理」「推論」「後処理」「描画」などのノードを組み合わせたグラフとして構築できます。 2. MediaPipeのMLソリューションMediaPipeのMLソリューションには、次のようなものがあります。 ・ハンドトラッキング ・顔検出 ・髪のセグメンテーション ・物体検出 3. macOSへのインストール(1) HomebrewとXcodeをインストール 「Xcode」は一度起動して、コマンドラインツールもインストールします。 (2) MediaPipeリポジトリをクローン 「MediaPipe」リポジトリをクローンします。 $ git clone https://github.co
なにできるのこれ TopazChatのサーバー部分を自分にすればもう少し安定して配信できるのでは？企画 但し、windows10には同時接続数20人までの制限があります、ご注意ください。 必要なものは次のような環境です。 ・ポート開放が出来る環境 ・人数分に配信できる回線 ・VRChatができる セットアップ hosts書き換え win+Rを押して、ファイル名を指定して実行で次のコマンドを入力します。windows付属のメモ帳が死ぬほど嫌いな人は使いたいエディタを管理者権限にしてhostsを開いてください。 powershell start-process notepad c:\windows\system32\drivers\etc\hosts -verb runas 出てきたテキストの一番下に行を追加して、次のように書いて保存します。[]は不要ですが半角スペースは開けてください。 不安
Ubuntu20.10にOBS StudioをインストールしてYoutube配信をやってみよう | 非IT企業に勤める中年サラリーマンのIT日記
動画配信用ソフトOBS StudioをUbuntu 20.10にインストールしてみました。ゲーム実況やライブ配信ってどういうアプリを使っているのかなと以前から興味はあったのですが、ちょっと調べたところこのOBS Studioに行き当たったのでUbuntuにインストールしようと思った次第です。OBS Studioを選んだ理由はLinux用が用意されているからです。 今回はUbuntu20.10にインストールするまでを紹介します。 OBS Studioのインストール方法 以下のリンクから公式ページに行きます。「Linux」というボタンがあるのでそこをクリックします。 https://obsproject.com/ja すると、Linux用のインストール方法が記載されています。残念ながらインストーラーのダウンロードではなくコマンドラインでインストール方法ですが個人的にはこちらの方がありがたいです
PHPで作るオンラインカンファレンス向け録画システム / Building talk pre-recording system with PHP
去る9/19〜9/21にiOSDC Japan 2020という技術カンファレスがオンラインで開催され、60本のトークと20本のLTが実施されました。 実施された60本のトークはすべて事前収録され、それを当日に再生する形でカンファレンスを開催しましたが、60本の動画の編集にかかった日数は3日ほどでした。動画編集に詳しい方であればちょっと驚く期間かと思います。 この高速編集を支えたのはPHPでした。 このトークでは私がどの様にPHPでオンラインカンファレンス向け録画システムを構築したのか、そして、同じ様なシステムを作りたい方のためのサービス連携のコツをお話しします。 Zoom, YouTube Live, Dropbox を連携させた収録システムの作り方 GD, ffmpeg を使用したオンラインカンファレンス用動画編集システムの作り方 PHPでサービス連携するためのコツ このトークを聞いたみ
はじめに おめシスの動画 を見て、「私もボイチェンやってみたい！」と思い、RVC なるツールの Web UI （サーバーサイド）を立ち上げてみました。 この記事の手順で、ひとまず http でアクセスできるところまでは確認できました。しかし、traning したりは試していないので、これで本当に動くかは全く保証がありません。 とりあえず試してみたい人の足掛かりになればなと。フィードバックいただけたら記事を修正するので、あわよくば有識者の方々のご指導をいただきたい気持ちです。 なお、執筆にあたっては以下のサイトを参考にさせていただいています。 RVC Web-UI を構築する 1. EC2 インスタンスを起動する ffmpeg のパッケージが AMD ベースのものしか見つからなかったので、EC2 も AMD のプロセッサを採用した m6a ファミリ を利用します。 AMI は ID をわざわ
【ffmpeg.wasm】ブラウザ上で動画を生成する
概要 ffmpeg.wasmを使用し、ブラウザ上で動画を生成する。 環境 Mac / Chrome 86 動作デモ 覚え書き ffmpeg.wasm ffmpegwasm/ffmpeg.wasm: FFmpeg for browser and node, powered by WebAssembly WebAssemblyによりブラウザ上で動くFFmpeg。 WebAssembly（ウェブアセンブリ） WebAssembly の概要 - WebAssembly | MDN ブラウザでJavaScriptよりも高速に動く、JavaScriptとは違う種類のコード？🤔 サンドボックス化した実行環境上で動作するらしい。記事の中で「Emscripten file system内」という表現を使用しているが、その「Emscripten file system内」がサンドボックスした実行環境？🤔
stream = ffmpeg.input(input_path) stream = ffmpeg.output(stream, output_path) ffmpeg.run(stream, quiet=True) # ここ
FFmpeg Projectは6月15日、オープンソースのマルチメディアコーデックの最新版となる「FFmpeg 4.3 “4:3″」公開を発表した。 FFmpegは音声、動画の録音、変換、ストリーミングなどの機能を提供するマルチメディアフレームワーク。音声コーデックライブラリlibavcodecや、libavutil、libavformat、libavfilter、libavdevice、libswscale、libswresampleといったさまざまなマルチメディア系ライブラリを活用して構成されており、WindowsおよびmacOS、Linux、各種BSDなどのOSで動く。 FFmpeg 4.3は、2019年8月に公開されたバージョン4.２”Ada”に続く最新版。本バージョンではグラフィックAPI「Vulkan」のサポートが加わった。Vulkan API経由でLinux上でAMD Adv
めでたくメジャーバージョンがリリースされたので、 僕が最近ちょっとだけコミットしたRustのパッケージの紹介をします。 Seahorse github.com Seahorseは、RustでCLIツールを制作するときに助けになるパッケージです。 CLIツールを作る人がSeahorseを使うことで、以下のような処理を書くのが容易になります。 ツールのメタ情報の設定 サブコマンドを用いた処理の分岐 コマンドライン引数の設定と、与えられた引数の適切な型へのパース 下にそれぞれの使い方を簡単に説明します。 ① ツールのメタ情報の設定 とは CLIツールとしてのメタ情報（名前や使い方や説明など、ヘルプテキストに表示されるもの；ヘルプテキストとは典型的には $ <コマンド> --help で出力されるもの ）を設定することができます。 たとえば、$ cargoを実行すると $ cargo Rust's
1. はじめに 最近の音楽の演奏者のトレンドとして，一箇所に集合して一緒に演奏出来ないのでそれぞれに動画を撮り，後で編集して1つの動画を作って公開，と言う流れがあります． 私は音楽の知識はあまりなく，自分で演奏する事は基本的にありません．ですが，身近に音楽関係者がおり，動画の編集を頼まれる事が多くなってきました．これに対応するためにRubyを使ってffmpegを動かし，半自動で動画の編集が出来る環境を作りました． 2. 処理の流れ 今はスマートフォン等を使って知識の無い人でも簡単に演奏動画を撮影する事が出来ます．･･･が，それ故に皆が様々なフォーマット，動画サイズ，フレームレートで動画を送ってくると言う事でもあります．もっと動画の劣化を防ぐ上手い使い方もあるとは思っていますが，以下のように段階を踏む方法で処理しています． リサイズ 演奏開始/終了のタイミングを調整 フェードイン，クロッピン
先端技術調査グループの南波です。ウイルスは大変な状況ですが、原則自宅勤務となったことで息子2人のお昼寝を眺められる時間が増え、すこしほっこりもしています☺️ さて、今回は最近のお仕事の中で intdashのサーバーに蓄積されているH.264の動画データを解析したい H.264のライセンスはもちろんクリーンに対処したい プロダクト投入時には Amazon ECSなども利用してスケールさせたいので、解析環境はDocker上に用意したい といった課題に対しOpenH264をDocker上で利用する方法を調査・検証したので、その内容の共有です。 背景 過去の独自ビデオエンコーダの記事でもご紹介あったように、弊社ではH.264のコーデックで圧縮された動画データを収集・伝送・保存・可視化するために必要となるハードウェア／ソフトウェアの開発にも力を入れています。 となると、もちろん次のステップとしては「
こんにちは、テリーです。フルリモートワークになり、会社の機材を借りてテストすることが気軽にできなくなりました。特定の機種でしか発症しないバグや、機種固有の機能を実機で試す場合、わざわざ電車に乗って取りに行くのも面倒だと感じる機会がたびたびあります。 そんな中、高解像度カメラ、高解像度ディスプレイ、高速Wi-Fi、USB-Cの普及により、高解像度配信のための要素技術がこの数年で全て廉価に手軽になりました。そこで4K 60FPSの映像をそのままライブ配信したくなりますが、廉価なWebカメラでは4Kの場合に最大30FPSとなる商品もあります。進化の激しい映像業界で、最新の高性能カメラを毎回買い続けて手元に置いておくのはコスト面で大変です。今回はこのケース、高解像度・高フレームレートの映像配信を、本物のカメラがない状況で手軽にシミュレーションする方法をご紹介します。 仮想カメラとは パソコン用のW
© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. S U M M I T EKSで構築するグリーの エンターテイメントシステム グリー株式会社 開発本部 インフラストラクチャ部 リードエンジニア 堀口真司 I 3 - 0 3 © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. S U M M I T はじめに • 堀口真司 • グリー株式会社にて8年目、現在までインフラ部 • DB の運用改善やクラウド環境の改善、ネイティブゲームの開発協力 • AWS Summit は三回目、各種クラウドやゲーム系勉強会にて講演多数 • こんなことやっているチームです 1. Amazon EC2 を中心に効率よく運
忘備録みたいなもの
Bloom Filters - Much, much more than a space efficient hashmap! | Ben E. C. Boyter
Bloom Filters - Much, much more than a space efficient hashmap! 2020/12/10 (2440 words) A bloom filter is one of those data structures you are probably already aware of, or have at least heard about. For those looking for a simple recap, they are a probabilistic data structure which can be used to determine if something is in a set or not, giving a slight chance of returning a false positive resul
[Rails]検索機能 https://qiita.com/shin1rok/items/779e581e9d12a92310c3 [Rails]画像検索 - 外部ライブラリ Ransack https://qiita.com/LuckOfWise/items/e020e896e71d47d0c6a4 http://nekorails.hatenablog.com/entry/2017/05/31/173925 [Rails]文章投稿機能 https://railstutorial.jp/chapters/user_microposts?version=5.1#cha-user_microposts [Rails]画像を投稿したい 外部ライブラリ - CarrierWave https://railstutorial.jp/chapters/user_microposts?version=
![[Rails]機能要件の逆引きリファレンス - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eee01891b14f4aeb74dfe917985951c8a82eea73/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUmFpbHMlNUQlRTYlQTklOUYlRTglODMlQkQlRTglQTYlODElRTQlQkIlQjYlRTMlODElQUUlRTklODAlODYlRTUlQkMlOTUlRTMlODElOEQlRTMlODMlQUElRTMlODMlOTUlRTMlODIlQTElRTMlODMlQUMlRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTYzMDVkN2EzNmRmYTVjMDZkOWViMDU1MTc0OTczYzU2%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6aXp5bm9ubm8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTY4NDZiNjgxNTgyNzk3NGE3MTk3MGQ5ZjYwNWJhNDgz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0eddb545f3f5b4b14e4c02854f7c5dd7)
前回に引き続き、Stable DiffusionのControlNetで遊んでみます。ControlNetとは画像主に空間方向の強い条件付が可能です。LoRAと組み合わせて動画レンダリングのようなこともできつつあるので、使いこなすとかなり強力な武器になりそうです。 はじめに 前回はLoRAで遊んでみましたが、今回はこちらもよく話題にのぼるControlNetで遊んでみました。ControlNetもDiffusersで対応しており、簡単に使うことができます。 ControlNetとは 解説が結構多いので今更感はありますが、2023年2月に発表された論文です。 従来のStable Diffusionは「この人をこういうポーズで配置してほしい」や「ここにこれをおいてほしい」や「輪郭線はこうしてほしい」のような、なにか制約条件をおいた上で生成するということが難しいという課題がありました。実践的には
動画と音声を記録・変換・再生するためのフリーソフトウェア「FFmpeg（エフエフエムペグ）」は、簡単便利・完全無料で使えることで大人気です。 Unix系オペレーティングシステム生まれるため、x86、ARM、PowerPC、MIPS、DEC Alpha、Blackfin、AVR32、SH-4、SPARC（その他各デスクトップPC向けにコンパイル可能）で利用できながら、機能（動画結合・切り出し・ダウンロード・圧縮・分割・動画変換・音声抽出・字幕/無音黒画面追加など）も非常に豊富で高く評価され、多くの日本人に愛用されています。 そのため「FFmpegの使い方を知りたい」という初心者も多いのではないでしょうか。 そこで今回は、初心者の方に向けFFmpegの使い方を徹底解説。
注意録画データの著作権などは自己責任で。 SoftCasも闇なので自己責任ですよ。 *リクエストに応えて掲載。未検証です。 用意するもの1. 適当なPC 2. EarthSoft PT3 3. その他 (Wi-Fiドングル、USBメモリ、アンテナケーブル、分配器、電源供給器、BS/CS アンテナとか...。) Asia、Tokyoに時間をセット # rootで。 $ timedatectl set-timezone Asia/Tokyoリポジトリを追加 # 初期状態を確認 $ cat /etc/apt/sources.list | sed -e "/^#/d" -e "/^$/d" # ミラーを追加 $ sudo sed -i.bak -e 's%http://[^ ]\+%mirror://mirrors.ubuntu.com/mirrors.txt%g' /etc/apt/source
YouTube字幕を抜き出して必要な情報を自分用に抽出するツールのお手伝いをしています。メインの機能を実現しているのがPython製のオープンソースウェアで、ローカル実行はできるもののWeb上でなんとかできないかな？ ということで、頑張ってみました。 youtube-dl をベースに開発する YouTubeダウンロードではパブリックドメインなソフトウェアである「youtube-dl」がよく使われるようで、こいつがPython製です。 特にWindows環境ではDLL周りの準備がたくさん必要でもう壮絶的に大変なようですので、別環境だとどうなるのかも兼ねてこちらでもやってみつつ、どこからでも使えるようにBaaSにデプロイしてAPIとして使えるようにすることを目標とします。 おためし1：適当な動画をダウンロードしてみる 実行環境はmacOS Catalinaです。音楽作品っぽいのを試しにダウンロ
FFmpegは使用頻度が結構高くて、その度にCPUがほぼ100％に張り付くので、長い動画をエンコードしているときにはちょっと鬱陶しい これGPUでやれないかな？と調べてみるとありました！ 「vcodec」オプションで「h264_nvenc」を指定してあげるとGPUでエンコードしてくれました いままでCPUでエンコードしてきたけど、メチャ早いです！ nvってNvidiaの事だと思うのでAMD系のRadeonでエンコードできるかは不明（AMD系のグラボ一切もってないためテストできなかった） AMDのGPUでエンコードは下記をご覧ください FFmpegでAMDのGPUでエンコード コーデックが使えるかどうかの確認は下記のコマンド
動画操作ソフト ffmpeg のエラー "width not divisible by 2" への対処 - Qiita
$ sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/ffmpeg-3 $ sudo apt update && sudo apt upgrade $ sudo apt install ppa-purge && ppa-purge ppa:jonathonf/ffmpeg-3
この記事はOpenCV Advent Calendar 2022の12月33日の記事です。 TL;DR OpenCV 4.7.0が12/29にリリースされました、ということで、そのご紹介。 はじめに 自己紹介 どこにでもいる画像処理エンジニアでした！2023年はどうなるか分かりません!! ChangeLogの場所 OpenCVのChangeLogは、wikiで管理されている。 この修正内容のサマリーをざっくりと読み解いていきたい。こんな対応を入れたんだ、へー、というレベルで。 個人的気になったポイント SPNGライブラリ対応！libpngから完全置き換えもあり？ Optimizationの「scalable vector instructions」対応とか、胸がわくわくしますね。そういえば、ARMにもあるんですよね…… https://community.arm.com/arm-commu
Ubuntu 22.04にNVIDIA Container Toolkit (nvidia-docker)をインストール 2022-05-04 NVIDIA Docker コンテナ上で NVIDIA のビデオカードの機能を利用できるようにするために、NVIDIA Container Toolkit (nvidia-docker)をインストールします。これにより、例えば FFmpeg がインストールされた Docker コンテナ上で、NVENC を使用したH.264、HEVC/H.265 ハードウェアエンコードを行うこともできるようになります。
How video works
Playback It might seem obvious, but there's a lot wrapped up in the word "playback"! The video player's UI is the first thing that most people associate with playback since it's what they see and interact with the most whenever they watch video on a site or platform. The icons and colors used in a player’s controls might be the most visible to the end-user, but that's just the tip of the playback
Video Dev Days 2019 About The VideoLAN non-profit organisation is happy to invite you to the multimedia open-source event of the fall! For its eleventh edition, people from the VideoLAN and open source multimedia communities will meet in Tokyo to discuss and work on the future of the open-source multimedia community This is a technical conference, focused on low-level multimedia, like codecs and t
2020年6月の、これだけは押さえておきたいWeb関連の動き
「Web系の最新情報を知りたいけど、日々業務が忙しくて追いかけられない」という方のために、1ヶ月のWeb系ニュースの中で「これだけは押さえておきたい」というものを1つの記事にまとめています。 リモートワーク 新型コロナ:「契約書のハンコ不要」、政府が見解 対面作業削減狙う :日本経済新聞 記事からはリンクされていませんが、「政府の見解」といわれるPDFは以下のもののようです。 PDF: 捺印についてのＱ＆Ａ デザイン・UI コロナ接触を通知する日本版｢接触確認アプリ｣を作ったのは誰か？…｢6割普及｣への挑戦 | Business Insider Japan アプリのUI/UXの設計には｢Adobe XD｣が活用されている とのこと。 コーディング マイクロソフト、Chromium版「Edge」の自動配信を開始 – ZDNet Japan 日本でも6月にようやく新しいEdgeが自動配信され
Stable Diffusionにdanbooruデータセットを追加学習する - TadaoYamaokaの開発日記
Stable Diffusionに独自データセットで追加学習できるようになるために、まずは既存のデータセットを使用した学習方法を試した。 追加学習の方法には、画像3～5枚を用いてスタイルを学習させるTextual Inversionという方法があるが、ここでは追加学習にデータセットを用いて画像をテキスト条件付きで追加学習する方法を試す。 GitHubのStable Diffusionには追加学習の方法についてドキュメントが用意されていないため、Waifu Diffusionの方法を参考にした。 Waifu Diffusionは、Stable Diffusionをdanbooruデータセットでファイチューニングしたものである。 Waifu Diffusionがどのように追加学習を行ったか手順は書かれていないが、ファインチューニング用のconfigファイルが用意されているため、それを使って、ト
Welcome to Mwmbl! Please read the guidelines before editing results. alspals made one changes to cloverleaf 15 hours ago. egonw made one changes to Wet normalisering rechtspositie ambtenaren 1 day, 2 hours ago. d-RLY made one changes to internet archive 1 day, 4 hours ago. d-RLY made one changes to wayback machine 1 day, 4 hours ago. Emam made five changes to Hurghada 2 days, 10 hours ago. Emam ma
It’s All Just Wiggly Air: Building Infrastructure to Support Audio Research - Spotify Engineering
It’s All Just Wiggly Air: Building Infrastructure to Support Audio Research TL;DR We just open sourced Klio — our framework for building smarter data pipelines for audio and other media processing. Based on Python and Apache Beam, Klio helps our teams process Spotify’s massive catalog of music and podcasts, faster and more efficiently. We think Klio’s ease of use — and its ability to let anyone le
ffmpegに含まれているffprobeというコマンドを使うと動画の情報を出力することが出来ます。 コンソール上に表示される情報をプログラムで取り込めると、いろいろ活用できるのでPythonで試してみたいと思います。 ソース#!/usr/bin/env python3 # 外部コマンドの標準出力を取得 import os import subprocess import sys import json from collections import OrderedDict move_file = '/var/share/Video/HS3003C.mp4' cmd = ['ffprobe','-hide_banner','-show_streams','-of','json', move_file] proc = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.
Blenderで作ったアニメーションを、連番画像ファイルもしくは動画ファイルとして書き出す方法を紹介する。 動画ファイルに出す前に、一旦画像ファイルとして書き出し、それを結合して動画ファイルとして書き出す。 PNGで書き出す 動画ファイルに出す場合でも、事前に画像ファイルのpng形式で書き出す。 こうすることにより、劣化なく出力でき、途中でレンダリングが失敗しても部分的に書き出し直すことができる。 背景を透過させる プロパティ > レンダー > フィルム > 透過を有効にする 背景は合成するのが一般的。 レンダリングは素材ごとに書き出して、あとで合成するほうが、後々に編集しやすくなる。 画像形式をPNGにする プロパティ > 出力 > 出力 > 出力先のフォルダーを設定するファイルフォーマット [PNG] にするカラー> [RGBA] にする ヘッダー > レンダー > アニメーションレン
With ffmpeg Resize the movie while keeping the aspect ratio FFmpegでアスペクト比を保ったまま動画をリサイズする FFmpegでプレビュー ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=1280:-1" -f matroska - | ffplay -i - FFmpegでエンコード ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=1280:-1" -movflags +faststart -pix_fmt yuv420p -c:v libx264 -crf 20 "output.mp4" FFmpegでプレビュー ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=1280:ow/a" -f matroska - | ffplay -i - FFmpegでエンコード ffmpeg -i
【次世代映像伝送の王者】SRT超入門(後編) – トランスポートプロトコルの評価方法 | さくらのナレッジ
こんにちは、テリーです。オリンピックで日本人選手が大活躍のニュースが続きました。連日手に汗をかいて見た人も多いのではないでしょうか? NHKやgorin.jpの配信は視聴者も多かったと思いますが、目立った事故もなく楽しませていただきました。 さて、前回の記事では、tcコマンドを使って不安定ネットワークを意図的に作り出す方法を紹介しました。今回は、低遅延映像伝送プロトコルSRTを用いて、不安定ネットワーク上で映像を伝送したときの挙動を確認する方法を紹介します。 環境 本記事の実行環境は下記を使用しています。 Mac Intel macOS Big Sur 11.5.2 Visual Studio Code 1.59.0 Docker Desktop 3.5.2 Ubuntu 20.04.2 LTS SRT 1.4.3 FFmpeg 4.4 SRTのインストールとビルド 前編の記事と同じ手順で
groovyの開発 groovyの開発が当初予想されていたとおり、最初の山場を迎えつつあります。「7月ぐらいにgcc-10 as defaultと書いてある」という予定のとおりに[1]、7月にGCC9から10への切り替えが行われました。ここから全アーカイブのtest rebuildが行われ、コンパイルできない（FTBFS）等の問題を潰していく流れになります。 これそのものは利用者に大きな影響を及ぼさないはずなのですが、並行して行われているcoreutils 8.32への更新や、8月下旬に行われるglibc-2.32への更新により、何かが壊れたり、これまで動いていたものが一時的に動かなくなったり、といった事象に見舞われるかもしれません。開発版で暮らしているような場合は予備マシンを準備しておく頃合いです[2]。 その他のニュース クラウドイメージの公開終了方針について。これまであまり明確
Modfy - FFMPEGをWASM化して動画変換
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 動画変換を行うソフトウェアは多数あります。簡易的なものであればVLCを使ったり、QuickTimeなどでもできるでしょう。より高度な変換をしたい場合にはFFMPEGが使えますが、コマンドラインだけで目的としている動画を作るのはとても大変です。 そこで使ってみたいのがModfyです。Webベースで使える動画変換ソフトウェアです。 Modfyの使い方 メイン画面です。左側に動画をドラッグ&ドロップします。 登録しました。次に変換条件を指定していきます。 動画はフォーマットの変換、トリム、アスペクト比の変更、連結などが用意されています。 変換中です。 変換した動画はModfy上で再生できます。 ModfyはFFMPEGをWebAssemblyで変換し、Webブラウザ上で使えるようにしてい
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音楽解析ライブラリlibrosaで津軽三味線をスペクトル解析してみた | じょんからドットコム
VRChatで好きな動画とかを垂れ流すやつ、TopazChat配信用サーバー建てる版 - ぶろぐ
RVC Web-UI を AmazonLinux2023 で構築してみた - Qiita
PythonのFFmpegで、ログを表示させない。 - Qiita
オープンソースのマルチメディアコーデック集「FFmpeg 4.3」リリース | OSDN Magazine
Rust製CLI作成支援パッケージSeahorseの紹介 - rnitta dev blog
Rubyを使ってffmpegによる演奏動画の編集を簡単に - Qiita
OpenH264とDockerを用いて動画解析環境を構築する - aptpod Tech Blog
仮想カメラを使った高解像度・高フレームレートのテスト方法 | さくらのナレッジ
EKSで構築するグリーの エンターテイメントシステム
ffmpeg alphaチャンネルを扱える動画エンコーダのメモ - 脳内メモ＋＋
[Rails]機能要件の逆引きリファレンス - Qiita
Diffusers版のControlNet＋LoRAで遊ぶ：理論と実践 | Shikoan's ML Blog
【初心者講座】FFmpegの使い方：動画結合・切り出し・ダウンロード・圧縮・分割・音声抽出・字幕/無音追加
UbuntuとPT3で録画リグ構築。(MirakurunxEPGStation+SoftCas)｜CAS太郎
YouTubeのURLを投げたら字幕だけ取り出してくれるオレオレAPIをつくる
FFmpegでGPUを使ってエンコード – PYPE.org
OpenCV 4.7.0のChangeLogを読み解く - Qiita
Ubuntu 22.04にNVIDIA Container Toolkit (nvidia-docker)をインストール
Video Dev Days 2019, November 9-10, 2019 - VideoLAN
Mwmbl - Search
pythonでffprobeが出力する動画の情報から音声コーデックを取得する | 迷惑堂本舗
アニメーションを連番ファイル・動画ファイルに書き出す【Blender】 – 忘却まとめ
FFmpegで動画をリサイズする - Askthewind’s diary
2020年7月31日号 gcc10へのシフト・クラウドイメージの公開終了方針 | gihyo.jp