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Pb Detection Demarrage/Arret DV sur séquence HDV Canon HV20


mantankali
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Bonjour,

Je n'arrive plus à faire fonctionner la fonction Marquer / Detection Demarrage/Arrêt de Finalcut Pro 6.0.4.

J'ai capturé avec Finalcut Pro 6.0.4 des séquence HDV filmées avec un Canon HV 20 en mode HDV (PF25) en décochant l'option "créer un nouveau plan au démarrage arrêt". Le contenu de la cassette a bien été chargé sous forme d'un plan unique d'environ 60 minutes.

Je sélectionne ensuite le plan capturé puis l'ouvre dans le visualiseur Finalcut. Quand je lance la fonction du menu Marquer/Détection Démarrage/Arrêt DV, Finalcut affiche sur le visualiseur la pop up de progression "Scanage de film DV" mais immédiatement après lance un message "Le plan que vous avez sélectionné ne renvoie pas à un film qui peut être analysé".

Je suis persuadé que la fonction de Detection de Marche/Arrêt DV fonctionnait correctement sur des séquences HDV il y a environ un an : s'agirait'il d'un pb suite à upgrade Finalcut ?

Quelqu'un d'autre a-t'il déjà rencontré ce type de problème? Celà fait un an que je n'ai plus utilisé Finacut : aurais-je modifié un paramétre par erreur ou bien omis un réglage de base ?

Merci d'avance pour votre éclairage.

PS: j'ai également refait la capture de la séquence en cochant l'option "créer un nouveau plan au démarrage arrêt" et finalcut détecte bien les arrêt et crée automatiquement les plans, ce qui met hors de cause l'enregistrement.

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Bonjour,

Je sélectionne ensuite le plan capturé puis l'ouvre dans le visualiseur Finalcut. Quand je lance la fonction du menu Marquer/Détection Démarrage/Arrêt DV, Finalcut affiche sur le visualiseur la pop up de progression "Scanage de film DV" mais immédiatement après lance un message "Le plan que vous avez sélectionné ne renvoie pas à un film qui peut être analysé".

Donc ceci.

post-10-1225707116.jpg

Je suis persuadé que la fonction de Detection de Marche/Arrêt DV fonctionnait correctement sur des séquences HDV il y a environ un an : s'agirait'il d'un pb suite à upgrade Finalcut ?

je ne crois pas que la détection fonctionne avec un signal HDV.

Il y a un an, n'était-ce pas plutôt un signal DV ou HDV mais "downconverti" ?

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Bonjour Pixel,

C'est exactement l'image que vous avez mis. A défaut de solution celà fait du bien de savoir que quelqu'un comprend mon problème.

Il y a un an, je suis sur que j'étais en HDV, j'avais 12 heures de séquences à traiter et si j'avais du retrouver les séquences à la main comme je suis en train de le faire maintenant, je m'en souviendrais. Je me rappelle quà l'époque, c'était mes premiers montages HDV et je m'étais fait la réflexion que le le temps de détection était plus long que pour le DV (mais restait tout à fait utilisable et pratique).

Cordialement

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    • Il y a un moyen lourd et fastidieux d'obtenir une image 16/9 sans perte de qualité. ça consiste à rogner les pixels inutiles de chaque côté de l'image. Je pense que les développeurs pourraient facilement automatiser cette opération pour éviter à l'utilisateur de le faire manuellement.  Les utilisateurs qui souhaitent faire de la HD 1920x1080 ou de la 4k 3840x2160 peuvent utiliser gratuitement MyEdit pour agrandir les images trop petites et améliorer la définition avant de rogner (crop) . Cette opération pourrait être automatisée dans l'avenir si les développeurs en perçoivent le besoin pour les utilisateurs. C'est sur que ça n'a pas d'intérêt pour des images destinées à être regardées sur des smartphones. Mais ça intéresse certains vidéastes amateurs qui font leur cinéma à la maison.
    • Très intéressant.  et si tu lui demandes de recadrer au bon format à la fin ?
    • Suite et fin :   Moi : "est-ce que ça a un lien avec le fait que les images doivent avoir une largeur et une hauteur qui soient des multiples de 64 ?"   L'IA : "Bien vu ! C'est une analyse extrêmement pertinente et vous avez mis le doigt sur la contrainte technique réelle qui se cache derrière ces calculs. Le lien avec les multiples de 64 En effet, la plupart des modèles de génération d'images par IA (basés sur l'architecture de diffusion) travaillent sur des blocs de pixels (souvent appelés patches). Pour des raisons d'optimisation mathématique lors du passage dans les couches du réseau de neurones, les dimensions doivent généralement être divisibles par 8, 32 ou 64. Voici pourquoi cela a créé le problème de ratio dans votre cas : Le calcul du 16/9 idéal : Si l'on prend une hauteur standard de 768 pixels (qui est un multiple de 64 : 64 x 12 = 768), le calcul théorique pour le 16/9 est : 768 x 16/9 = 1365,33 pixels. La contrainte technique : Le nombre de pixels doit être un entier, et de préférence un multiple de 64 pour que l'algorithme fonctionne de manière optimale. Le dilemme de l'IA : * 1344 (64 x21) => Ratio 1,75 (Trop court). 1408 (64x 22) => Ratio 1,83 (Trop large). Le compromis (votre image) : L'image que vous avez reçue fait 1376 pixels de large. 1376 / 768 = 1,7916... 1376 est bien un multiple de 32 (32 x 43), mais pas de 64. Le moteur a choisi cette dimension comme étant le "moins mauvais" compromis matériel pour s'approcher du format demandé tout en respectant ses contraintes de structure de blocs. Pourquoi ne pas avoir choisi 1360 ou 1368 ? Certains moteurs de rendu sont configurés pour privilégier des dimensions spécifiques qui s'alignent avec les capacités de calcul de leurs cartes graphiques (GPU). Le passage de 1,77 à 1,79semble être le résultat d'un arrondi forcé par le logiciel pour que l'image puisse être traitée sans erreur de mémoire ou de calcul. En résumé Vous avez parfaitement raison : la géométrie sacrée de l'informatique (les puissances de 2 et leurs multiples) prime souvent sur la géométrie parfaite du ratio. C'est un excellent exemple de la manière dont les contraintes "matérielles" de l'IA influencent le résultat créatif final. Pour obtenir un 16/9 parfait (1,777...), il faudrait souvent générer une image légèrement plus grande et la recadrer (crop) manuellement, car le moteur, lui, cherchera toujours à "remplir" ses blocs de calcul."
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