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tfds.features.Video

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FeatureConnector videos, la codificación de tramas de forma individual en el disco.

Hereda de: Sequence

Vídeo: El conector de imagen acepta como entrada un dimensional 4 tf.uint8 matriz que representa un vídeo, una secuencia de calzadas para tramas codificadas, o una ruta o un objeto de archivo que puede ser decodificado con ffmpeg. Tenga en cuenta que no todos los formatos de apoyo ffmpeg lectura de las tuberías, por lo que proporciona un objeto de archivo puede fallar. Por otra parte, si un camino es dado que no está en el sistema de archivos local, la primera copia en un archivo local temporal antes de pasarla a ffmpeg.

Salida:

  • video : tf.Tensor de tipo tf.uint8 y Forma [num_frames, altura, anchura, canales], donde los canales deben tener 1 o 3

Ejemplo:

  • En el objeto DatasetInfo:
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • Durante la generación, puede utilizar cualquiera de:
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

o una lista de marcos:

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

o la ruta de vídeo:

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

o un objeto archivo:

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

shape tupla de enteros, la forma de la de vídeo (num_frames, altura, anchura, canales), donde los canales es 1 ó 3.
encoding_format El vídeo se almacena como una secuencia de imágenes codificadas. Se puede utilizar cualquier formato de codificación soportado por image_feature.Feature.
ffmpeg_extra_args Una secuencia de args adicionales que se pasa a la binario ffmpeg. Específicamente, ffmpeg será llamado como: ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError Si la forma no es válida

dtype Devolver el dtype (o dict de dtype) de esta FeatureConnector.
feature La característica interior.
shape Devolver la forma (o dict de forma) de este FeatureConnector.

Métodos

decode_batch_example

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decodificar múltiples características reunidos en un solo tf.Tensor.

Esta función se utiliza para funciones de decodificación envueltos en tfds.features.Sequence() . Por defecto, esta función se aplica decode_example en cada uno de los elementos individuales utilizando tf.map_fn . Sin embargo, para la optimización, las características pueden sobrescribir este método para aplicar una decodificación lotes personalizado.

args
tfexample_data Las mismas tf.Tensor entradas como decode_example , pero con y primera dimensión adicional para la longitud de la secuencia.

Devoluciones
tensor_data Tensor o diccionario de tensor, salida del objeto tf.data.Dataset

decode_example

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Decodificar los ejemplos serializar.

args
serialized_example Anidada dict de tf.Tensor
decoders Dict anidada de Decoder objetos que permiten personalizar la decodificación. La estructura debe coincidir con la estructura característica, pero teclas de función única a medida que tenga que estar presente. Ver la guía para obtener más información.

Devoluciones
example Nested dict que contiene los ejemplos anidados decodificados.

decode_ragged_example

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Decode características anidado de una tf.RaggedTensor.

Esta función se utiliza para funciones de decodificación envueltos en anidada tfds.features.Sequence() . Por defecto, esta función se aplica decode_batch_example en los valores planos del tensor desigual. Para la optimización, las características pueden sobrescribir este método para aplicar una decodificación lotes personalizado.

args
tfexample_data tf.RaggedTensor entradas que contienen los ejemplos codificados anidada.

Devoluciones
tensor_data El decodificado tf.RaggedTensor o diccionario de tensor, salida del objeto tf.data.Dataset

encode_example

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Convierte la imagen dada en un dict convertibles al ejemplo tf.

get_serialized_info

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Ver clase base de datos.

get_tensor_info

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Ver clase base de datos.

load_metadata

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Ver clase base de datos.

save_metadata

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Ver clase base de datos.

__getitem__

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Método de ayuda para acceder a las funciones subyacentes.