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详细解答可以参考官方帮助文档 图片服务(IMG) 请参见图片处理指南。 媒体处理 媒体处理是为多媒体数据提供的转码计算服务。它以经济、易用、弹性和高可扩展的音视频转换方法,帮助您将存储于OSS的音视频转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。 媒体处理基于阿里云云计算服务构建,它改变了以往进行转码时需要购买、搭建、管理转码软硬件的高昂投入以及配置优化、转码参数适配等复杂性问题。同时,借助云计算服务的弹性伸缩特性,可以按需提供转码能力,从而最大限度的满足业务转码需求、避免资源浪费。 媒体处理功能包括Web管理控制台、服务API和软件开发工具包。您可以通过它们使用和管理媒体处理服务,也可以将媒体处理功能集成到您自己的应用和服务中。 媒体处理功能包括: 转码 管道 截图 媒体信息 水印 预置模版 自定义模版 剪辑输出 分辨率按比例缩放 M3U8输出自定义切片时长 音视频抽取 视频画面旋转 视频转GIF 更多功能及详细介绍请参见媒体处理文档。
2019-12-01 23:12:52 0 浏览量 回答数 0

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2019-12-01 23:12:50 0 浏览量 回答数 0

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2019-12-01 23:12:51 0 浏览量 回答数 0

问题

OSS如何实现云端数据处理?

图片服务(IMG) 简单功能介绍请参见 图片服务功能简介。 更多功能及详细介绍请参见 图片服务相关文档。 媒体转码(MTS) MTS是为多媒体数据提供的转码计算服务。它以经济、易用、弹性和高可扩展的音视频转换方法,...
青衫无名 2019-12-01 21:38:25 969 浏览量 回答数 0

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图片处理 图片处理(Image Processing,简称IMG)是阿里云OSS对外提供的海量、安全、低成本、高可靠的图片处理服务。您可以将原始图片上传保存在OSS上,通过简单的 RESTful 接口,在任何时间、任何地点、任何互联网设备上对图片进行处理。IMG提供了图片处理功能,还提供了图片水印、管道、图片样式等操作。图片处理服务提供图片处理接口,图片上传请使用OSS上传接口。基于IMG,您可以搭建出跟图片相关的服务。 图片服务提供以下功能: 图片缩放、裁剪、旋转图片添加图片、文字、图文混合水印图片格式转换自定义图片处理样式通过管道顺序调用多种图片处理功能获取图片信息 媒体处理 媒体处理是为多媒体数据提供的转码计算服务。它以经济、易用、弹性和高可扩展的音视频转换方法,帮助您将存储于OSS的音视频转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。 媒体处理基于阿里云云计算服务构建,它改变了以往进行转码时需要购买、搭建、管理转码软硬件的高昂投入以及配置优化、转码参数适配等复杂性问题。同时,借助云计算服务的弹性伸缩特性,可以按需提供转码能力,从而最大限度的满足业务转码需求、避免资源浪费。 媒体处理功能包括Web管理控制台、服务API和软件开发工具包。您可以通过它们使用和管理媒体处理服务,也可以将媒体处理功能集成到您自己的应用和服务中。 媒体处理功能包括: 转码管道截图媒体信息水印预置模版自定义模版剪辑输出分辨率按比例缩放M3U8输出自定义切片时长音视频抽取视频画面旋转视频转GIF
剑曼红尘 2020-03-26 18:37:16 0 浏览量 回答数 0

问题

#职场 8期 程序员的付费课程怎么赚钱

适合程序员创造的资产·付费课程 投入:★★★★ 前期要准备,后期要剪辑,录音还可能要购买硬件产出:★★★★★ 用户愿意为好的课程花钱持久性:★★★ 技术类课程大概半年需...
游客ih62co2qqq5ww 2020-05-06 14:34:31 12 浏览量 回答数 1

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本篇主要是介绍如何将渲染软件 Blender 创建成 BatchCompute 的 App,并通过此 App 提交 Blender 渲染作业。 Blender 是目前最流行的一款开源的跨平台全能三维动画制作软件,提供从建模、动画、材质、渲染、到音频处理、视频剪辑等一系列动画短片制作解决方案。 具体介绍可以看这里:https://www.blender.org/features/。 准备工作 (1) 开通服务 开通批量计算服务(BatchCompute): https://help.aliyun.com/document_detail/127644.html 开通对象存储服务(OSS): https://oss.console.aliyun.com 开通MNS服务: https://mns.console.aliyun.com 开通容器服务: https://cr.console.aliyun.com 如果已经开通,请忽略此步骤。 (2) 地域的选择 本篇例子所有阿里云服务都需要使用相同的地域。 本篇例子使用地域: 华南1(深圳) (3) 准备OSS Bucket 请到OSS控制台 创建一个Bucket。 本篇例子假设创建的 bucket 名称为:blender-demo, 地域在华南1(深圳)。 注意: 使用批量计算时,地域需要和 OSS bucket 的地域相同。 注意: 实际操作时,需要将例子中的bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。 制作 Blender Docker 镜像 (1) 创建一个Dockerfile文件 文件名:Dockerfile, 内容如下: FROM ubuntu:latest MAINTAINER your-name 更新源 RUN apt update 清除缓存 RUN apt autoclean 安装 RUN apt install python python-pip curl pulseaudio blender -y 启动时运行这个命令 CMD ["/bin/bash"] (2) build docker build -t ubuntu-blender ./ 等待完成,然后使用下面的命令查看是否有 ubuntu-blender docker images (3) check docker run -t ubuntu-blender blender -v 显示: Blender 2.79 (sub 0) 记住此版本信息,下面要用到。 Docker镜像上传 您需要将 ubuntu-blender 上传到 BatchCompute 支持Registry。 BatchCompute支持2种Registry:阿里云的 CR(Container Registry)和阿里云的OSS。 选择一种即可,推荐第一种: CR。 如何上传,请参考这2篇文档: docker 镜像上传到CR docker 镜像上传到OSS 假设已经上传到CR(地域:华南1-深圳),名称为: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/batchcompute_test/blender:1.0 创建 App BatchCompute 提交作业,需要配置很多参数。BatchCompute 提供的 App 模板机制,让用户很方便预设参数默认值,提交作业时,只需填写少量参数即可。 下面我们来创建一个 Blender 渲染 App。 (1) 开始创建 App 打开批量计算控制台: https://batchcompute.console.aliyun.com 1 填写基本信息 Docker 镜像名称,填写您已经上传到CR的镜像名称,如: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/batchcompute_test/blender:1.0 2 运行时参数 只需修改 实例类型为 8核16GB规格,其他的默认即可。 3 (2) 命令行和参数配置 4 命令行填写: python -c "import os;import sys;sys.path.append('/home/scripts/'); from framer import parseFrames; frames=parseFrames('${frames}'); framestr=','.join(map(lambda x:str(x), frames)); s='blender -b /home/input/${scene_file_path} -o /home/output/result/${output_name_format} -F ${format} -f %s' % framestr; print('exec: %s' % s); os.system(s);" ${..} 都是变量,可以作为输入和输出参数。在使用此App提交作业的时候,传入的参数将替换掉这些变量。 参考文档 Blender 2.79 命令行参数 输入参数 注意: 实际操作时,需要将例子中的bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。 名称 默认值 允许覆盖 本地目录绝对路径 备注 scripts_oss_folder oss://blender-demo/scripts/ 否 /home/scripts/ 输入oss目录路径,该路径将挂载到虚拟机的/home/scripts/,应该包含要渲染的 framer.py 文件, 如: oss://bucket/scripts/ input_oss_folder 是 /home/input/ 输入oss目录路径,该路径将挂载到虚拟机的/home/input/,应该包含要渲染的.blend文件, 如: oss://bucket/input/ scene_file_path 是 渲染场景文件的路径,相对于input_oss_folder的目录路径, 如:a.blend 或者 folder_name/a.blend frames 是 支持连续帧:”1-10”, 支持多帧(逗号隔开,无空格):”1,3,5-10” format PNG 是 渲染输出格式,支持: TGA,RAWTGA,JPEG,IRIS,IRIZ,AVIRAW,AVIJPEG,PNG,BMP output_name_format ####.png 是 输出文件名,#会被替代为帧序号,不足位补零。举例: test_###.png 变成 test_001.png,可以在前面加目录名: test/test_###.png 输出参数 名称 默认值 允许覆盖 本地目录绝对路径 备注 output_oss_folder 是 /home/output/ 输出oss目录路径, 如: oss://bucket/output/。 环境变量 环境变量可以不用配置, 直接提交即可。 提交渲染作业 在App列表中可以看到已经创建好的 ubuntu-blender, 点击”提交作业”。 5 (1) 准备工作 在提交作业前,还有一些准备工作。 手动上传分帧器 分帧器python代码(见附录),上传到您的OSS目录下,比如: oss://blender-demo/scripts/framer.py 手动上传blender场景文件 Blender 官网提供了好多 demo 文件: https://www.blender.org/download/demo-files/ 本例子需要下载 2.79 版本(注意:要和镜像中安装的Blender版本相同。不同版本的可能渲染不出来) 6 素材下载后,解压得到目录: splash279/ 将整个目录上传到 oss://blender-demo/input/ 下面,即:oss://blender-demo/input/splash279/。 (2) 开始提交作业 7 实例类型要选大一点的,比如: 8核16GB。 实例数量本例子填 2 个。 (3) 参数配置 注意: 实际操作时,需要将例子中的 bucket 名称修改为您自己创建的真实的bucket名称。 8 输入: 参数 值 说明 input_oss_folder oss://blender-demo/input/ 场景文件所在OSS目录 scene_file_path splash279/splash279.blend 场景文件名 frames 1-4 渲染1到4帧 format PNG 渲染输出格式,默认即可 output_name_format ####.png 渲染输出文件名,默认即可 scripts_oss_folder 设置了默认值,且不允许覆盖,可以不用填。 输出: 参数 值 说明 input_oss_folder oss://blender-demo/output/ 输出OSS目录, 渲染结果图片将保存到此目录的 result/ 子目录下 Loggin(日志目录配置): 参数 值 说明 StdoutPath oss://blender-demo/log/ stdout日志输出到此 StderrPath oss://blender-demo/log/ stderr日志输出到此 填好后点击提交即可。 查看作业状态和结果 (1) 查看作业状态 9 (2) 查看结果 oss://blender-demo/output/result/ 10 (3) 渲染时长和实例规格参考 实例规格 节点数 渲染帧数 时长 ecs.sn1ne.2xlarge(8核16GB) 2 1-4 9-12分钟 ecs.sn1ne.4xlarge (16核/32GB) 2 1-4 4-6分钟 6. 附录 分帧器代码(python): framer.py: #!/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- import os import math import sys import re NOTHING_TO_DO = 'Nothing to do, exit' def _calcRange(a,b, id, step): start = min(id * step + a, b) end = min((id+1) * step + a-1, b) return (start, end) def _parseContinuedFrames(render_frames, total_nodes, id=None, return_type='list'): ''' 解析连续帧, 如: 1-10 ''' [a,b]=render_frames.split('-') a=int(a) b=int(b) #print(a,b) step = int(math.ceil((b-a+1)*1.0/total_nodes)) #print('step:', step) mod = (b-a+1) % total_nodes #print('mod:', mod) if mod==0 or id < mod: (start, end) = _calcRange(a,b, id, step) #print('--->',start, end) return (start, end) if return_type!='list' else range(start, end+1) else: a1 = step * mod + a #print('less', a1, b, id) (start, end) = _calcRange(a1 ,b, id-mod, step-1) #print('--->',start, end) return (start, end) if return_type!='list' else range(start, end+1) def _parseIntermittentFrames(render_frames, total_nodes, id=None): ''' 解析不连续帧, 如: 1,3,8-10,21 ''' a1=render_frames.split(',') a2=[] for n in a1: a=n.split('-') a2.append(range(int(a[0]),int(a[1])+1) if len(a)==2 else [int(a[0])]) a3=[] for n in a2: a3=a3+n #print('a3',a3) step = int(math.ceil(len(a3)*1.0/total_nodes)) #print('step',step) mod = len(a3) % total_nodes #print('mod:', mod) if mod==0 or id < mod: (start, end) = _calcRange(0, len(a3)-1, id, step) #print(start, end) a4= a3[start: end+1] #print('--->', a4) return a4 else: #print('less', step * mod , len(a3)-1, id) (start, end) = _calcRange( step * mod ,len(a3)-1, id-mod, step-1) if start > len(a3)-1: print(NOTHING_TO_DO) sys.exit(0) #print(start, end) a4= a3[start: end+1] #print('--->', a4) return a4 def parseFrames(render_frames, return_type='list', id=None, total_nodes=None): ''' @param render_frames {string}: 需要渲染的总帧数列表范围,可以用"-"表示范围,不连续的帧可以使用","隔开, 如: 1,3,5-10 @param return_type {string}: 取值范围[list,range]。 list样例: [1,2,3], range样例: (1,3)。 注意: render_frames包含","时有效,强制为list。 @param id, 节点ID,从0开始。 正式环境不要填写,将从环境变量 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID 中取得。 @param total_nodes, 总共的节点个数。正式环境不要填写,将从环境变量 BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_COUNT 中取得。 ''' if id==None: id=os.environ['BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_ID'] if type(id)==str: id = int(id) if total_nodes==None: total_nodes = os.environ['BATCH_COMPUTE_DAG_INSTANCE_COUNT'] if type(total_nodes)==str: total_nodes = int(total_nodes) if re.match(r'^(\d+)-(\d+)$',render_frames): # 1-2 # continued frames return _parseContinuedFrames(render_frames, total_nodes, id, return_type) else: # intermittent frames return _parseIntermittentFrames(render_frames, total_nodes, id)
1934890530796658 2020-03-28 20:42:58 0 浏览量 回答数 0

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