ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

tfds.features.Video

عرض المصدر على جيثب

FeatureConnector للفيديو، ترميز الإطارات بشكل فردي على القرص.

يرث من: Sequence

فيديو: يقبل الموصل صورة كمدخل 4 الأبعاد tf.uint8 مجموعة تمثل فيديو، سلسلة من المسارات إلى إطارات المشفرة، أو مسار أو كائن الملفات التي يمكن فك الشفرة مع فمبيج. علما بأن ليس كل الأشكال في دعم FFMPEG القراءة من الأنابيب، وذلك بتوفير قد تفشل كائن ملف. وعلاوة على ذلك، إذا تم إعطاء مسار غير موجود في نظام الملفات المحلي، علينا أولا نسخه إلى ملف محلي مؤقت قبل تمريرها إلى فمبيج.

انتاج:

  • video : tf.Tensor من نوع tf.uint8 وشكل [num_frames، الطول، العرض، قنوات]، حيث يجب أن تكون قنوات 1 أو 3

مثال:

  • في كائن DatasetInfo:
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • خلال جيل، يمكنك استخدام أي من:
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

أو قائمة من الإطارات:

 yield {
    'video': ['path/to/frame001.png', 'path/to/frame002.png'],
}
 

أو طريق الفيديو:

 yield {
    'video': '/path/to/video.avi',
}
 

أو كائن ملف:

 yield {
    'video': tf.io.gfile.GFile('/complex/path/video.avi'),
}
 

shape الصفوف (tuple) من [إينتس]، شكل الفيديو (num_frames، الطول، العرض، قنوات)، حيث القنوات هي 1 أو 3.
encoding_format يتم تخزين الفيديو وسلسلة من الصور المشفرة. يمكنك استخدام أي تنسيق الترميز التي يدعمها image_feature.Feature.
ffmpeg_extra_args تسلسل من وسائط إضافية لتمريرها إلى ثنائي فمبيج. على وجه التحديد، وسوف يطلق فمبيج على النحو التالي: ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError إذا كان الشكل غير صالحة

dtype إعادة dtype (أو ديكت من dtype) من هذا FeatureConnector.
feature ميزة الداخلية.
shape إعادة الشكل (أو ديكت الشكل) من هذا FeatureConnector.

طرق

decode_batch_example

أنظر المصدر

متعددة فك ملامح شكل دفعات tf.Tensor احد.

يتم استخدام هذه الدالة إلى ميزات فك ملفوفة في tfds.features.Sequence() . افتراضيا، هذه الوظيفة تنطبق decode_example على كل العناصر الفردية باستخدام tf.map_fn . ومع ذلك، من أجل التحسين، ويمكن ميزات الكتابة هذا الأسلوب لتطبيق فك دفعة مخصصة.

وسائط
tfexample_data نفس tf.Tensor المدخلات كما decode_example ، ولكن مع والبعد الإضافي الأول لطول التسلسل.

عائدات
tensor_data موتر أو قاموس من الموترة، خرج من وجوه tf.data.Dataset

decode_example

أنظر المصدر

فك الأمثلة تسلسل.

وسائط
serialized_example متداخلة dict من tf.Tensor
decoders ديكت متداخلة من Decoder الأشياء التي تسمح لتخصيص فك التشفير. الهيكل يجب أن يتطابق مع هيكل ميزة، ولكن مفاتيح الميزة فقط مخصصة تحتاج إلى أن تكون موجودة. انظر دليل للمزيد من المعلومات.

عائدات
example متداخلة dict تحتوي على أمثلة المتداخلة فك الشفرة.

decode_ragged_example

أنظر المصدر

فك تداخل ملامح من tf.RaggedTensor.

يتم استخدام هذه الدالة إلى ميزات فك ملفوفة في متداخلة tfds.features.Sequence() . افتراضيا، هذه الوظيفة تنطبق decode_batch_example على القيم مسطحة من موتر خشنة. لتعظيم الاستفادة، يمكن أن ملامح الكتابة هذا الأسلوب لتطبيق فك دفعة مخصصة.

وسائط
tfexample_data tf.RaggedTensor المدخلات التي تحتوي على أمثلة المشفرة المتداخلة.

عائدات
tensor_data وفك tf.RaggedTensor أو القاموس من الموترة، خرج من وجوه tf.data.Dataset

encode_example

أنظر المصدر

تحويل صورة معينة في ديكت للتحويل إلى المثال فريق العمل.

get_serialized_info

أنظر المصدر

انظر الفئة الأساسية للحصول على التفاصيل.

get_tensor_info

أنظر المصدر

انظر الفئة الأساسية للحصول على التفاصيل.

load_metadata

أنظر المصدر

انظر الفئة الأساسية للحصول على التفاصيل.

save_metadata

أنظر المصدر

انظر الفئة الأساسية للحصول على التفاصيل.

__getitem__

أنظر المصدر

طريقة ملائمة للوصول إلى الميزات الأساسية.