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tfds.features.Video

GitHub पर स्रोत देखें

FeatureConnector वीडियो के लिए, अलग-अलग डिस्क पर फ्रेम एन्कोडिंग।

: से विरासत Sequence

वीडियो: छवि कनेक्टर एक 4 आयामी इनपुट के रूप में स्वीकार करता है tf.uint8 सरणी एक वीडियो, इनकोडिंग फ्रेम करने के लिए रास्तों में से एक दृश्य है, या एक पथ या एक फ़ाइल उद्देश्य यह है कि ffmpeg के साथ डीकोड किया जा सकता का प्रतिनिधित्व। ध्यान दें कि नहीं ffmpeg समर्थन में सभी स्वरूपों पाइप से पढ़ने, तो उपलब्ध कराने के एक फ़ाइल वस्तु असफल हो सकता है। इसके अलावा, अगर एक रास्ता है कि स्थानीय फाइल सिस्टम पर नहीं है दिया जाता है, हम पहले यह एक अस्थायी स्थानीय फाइल करने के लिए यह ffmpeg को पार करने से पहले कॉपी।

आउटपुट:

  • video : के प्रकार tf.Tensor tf.uint8 और आकार [num_frames, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनलों], जहां चैनलों होना चाहिए 1 या 3

उदाहरण:

  • DatasetInfo वस्तु में:
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • पीढी के दौरान, आप में से किसी का उपयोग कर सकते हैं:
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

फ्रेम के या सूची:

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

या वीडियो के लिए पथ:

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

या फ़ाइल वस्तु:

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

shape ints की टपल, वीडियो (num_frames, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल), जहां चैनलों 1 या 3 है के आकार।
encoding_format वीडियो इनकोडिंग छवियों का एक अनुक्रम के रूप में संग्रहीत किया जाता है। आप किसी भी एन्कोडिंग image_feature.Feature द्वारा समर्थित प्रारूप का उपयोग कर सकते हैं।
ffmpeg_extra_args अतिरिक्त args का एक अनुक्रम ffmpeg बाइनरी को पास करने की। : विशेष रूप से, ffmpeg के रूप में बुलाया जाएगा ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError आकार अमान्य है, तो

dtype इस FeatureConnector की dtype (या dtype की dict) लौटें।
feature भीतरी सुविधा।
shape इस FeatureConnector के आकार (या आकार के dict) लौटें।

तरीके

decode_batch_example

स्रोत देखें

डिकोड कई एक भी tf.Tensor में batched की सुविधा है।

इस समारोह में लिपटे डिकोड सुविधाओं के लिए प्रयोग किया जाता है tfds.features.Sequence() डिफ़ॉल्ट रूप से, इस समारोह लागू decode_example प्रत्येक व्यक्ति का उपयोग कर तत्वों पर tf.map_fn । हालांकि, अनुकूलन के लिए, सुविधाओं एक कस्टम बैच डिकोडिंग लागू करने के लिए इस विधि के ऊपर लिख सकते हैं।

args
tfexample_data एक ही tf.Tensor के रूप में आदानों decode_example , लेकिन साथ और अनुक्रम लंबाई के लिए अतिरिक्त पहला आयाम।

रिटर्न
tensor_data टेन्सर या टेन्सर का शब्दकोश, tf.data.Dataset वस्तु का उत्पादन

decode_example

स्रोत देखें

serialize उदाहरण डिकोड।

args
serialized_example नेस्टेड dict की tf.Tensor
decoders की नेस्ट dict Decoder वस्तुओं जो डिकोडिंग अनुकूलित करने के लिए अनुमति देते हैं। संरचना सुविधा संरचना से मेल खाना चाहिए, लेकिन केवल अनुकूलित सुविधा कुंजी मौजूद होना चाहिए। देखें गाइड अधिक जानकारी के लिए।

रिटर्न
example नेस्टेड dict डीकोड नेस्टेड उदाहरण हैं।

decode_ragged_example

स्रोत देखें

डिकोड एक tf.RaggedTensor से सुविधाओं नेस्ट।

इस समारोह नेस्टेड में लिपटे डिकोड सुविधाओं के लिए प्रयोग किया जाता है tfds.features.Sequence() डिफ़ॉल्ट रूप से, इस समारोह लागू decode_batch_example प्रचंड टेन्सर के फ्लैट मूल्यों पर। अनुकूलन के लिए, सुविधाओं एक कस्टम बैच डिकोडिंग लागू करने के लिए इस विधि के ऊपर लिख सकते हैं।

args
tfexample_data tf.RaggedTensor नेस्टेड एन्कोडेड उदाहरण युक्त आदानों।

रिटर्न
tensor_data डीकोड tf.RaggedTensor tf.data.Dataset वस्तु की या टेन्सर का शब्दकोश, उत्पादन

encode_example

स्रोत देखें

एक dict tf उदाहरण के लिए परिवर्तनीय में दिए गए छवि में बदलता है।

get_serialized_info

स्रोत देखें

जानकारी के लिए आधार वर्ग देखें।

get_tensor_info

स्रोत देखें

जानकारी के लिए आधार वर्ग देखें।

load_metadata

स्रोत देखें

जानकारी के लिए आधार वर्ग देखें।

save_metadata

स्रोत देखें

जानकारी के लिए आधार वर्ग देखें।

__getitem__

स्रोत देखें

सुविधा विधि अंतर्निहित सुविधाओं का उपयोग करने।