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rerun-io/rerun

rerun.experimental.Mp4Reader를 사용하여 .mp4 비디오를 Rerun 청크 스트림으로 가져옵니다. 비디오를 VideoStream으로 변환하거나, 스트림 모드와 에셋 모드 중 선택하거나, FFmpeg를 통한 트랜스코딩(B-프레임, 출력 코덱, GOP 크기)을 수행하거나, 비디오 PTS를 녹화의 벽시계 타임라인에 정렬할 때 유용합니다. rerun-chunk-processing(스트림 메커니즘)과 rerun-data-model(비디오가 녹화에 속하는 위치)을 기반으로 합니다.

rerun란 무엇인가요?

이 스킬은 Rerun 실시간 로깅 및 시각화 플랫폼을 위해 설계되었으며, `.mp4` 비디오 파일을 Rerun의 청크 스트림으로 수집하는 프로세스를 간소화합니다. 핵심 구성 요소인 `rerun.experimental.Mp4Reader`를 통해 개발자는 비디오 데이터를 효율적으로 Rerun 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 주요 기능으로는 비디오를 `VideoStream`으로 변환하여 Rerun이 이해할 수 있는 형식으로 만드는 것, 스트리밍 데이터 또는 정적 에셋으로 처리할지 여부를 결정하는 스트림 vs 에셋 모드 선택, 비디오 품질 및 성능에 영향을 미치는 B-프레임, 출력 코덱, GOP 크기와 같은 매개변수를 제어하기 위한 FFmpeg 트랜스코딩이 포함됩니다. 또한 비디오 PTS(프레젠테이션 타임스탬프)를 녹화의 벽시계 타임라인에 정렬하여 다중 모달 데이터 소스 간의 정확한 시간 동기화를 보장합니다. 이 스킬은 기본 'rerun-chunk-processing' 라이브러리를 활용하여 하위 수준의 스트림 처리를 처리하고 'rerun-data-model'을 사용하여 Rerun 데이터 모델 내에서 비디오 데이터의 적절한 조직과 맥락을 유지합니다. 이는 컴퓨터 비전, 로보틱스, 과학 시뮬레이션 등 비디오 데이터를 다른 센서 데이터와 함께 분석할 때 Rerun을 사용하는 사용자에게 특히 유용하며, Rerun의 시각화 및 디버깅 능력을 크게 향상시킵니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add rerun-io/rerun

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문서

rerun은(는) 무엇을 하나요?

.rerun.experimental.Mp4Reader를 사용하여 .mp4 비디오를 Rerun 청크 스트림으로 수집합니다. 비디오를 VideoStream으로 변환하거나, 스트림 모드와 에셋 모드 중 선택하거나, FFmpeg를 통한 트랜스코딩(B-프레임, 출력 코덱, GOP 크기)을 수행하거나, 비디오 PTS를 녹화의 벽시계 타임라인에 정렬할 때 유용합니다. rerun-chunk-processing(스트림 메커니즘)과 rerun-data-model(비디오가 녹화에 속하는 위치)을 기반으로 합니다.

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