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tfds.features.Video

Visualizza sorgente su GitHub

FeatureConnector per i video, la codifica cornici singolarmente su disco.

Eredita da: Sequence

Video: Il connettore immagine accetta in ingresso una dimensionale 4 tf.uint8 array che rappresenta un video, una sequenza di percorsi di frame codificati, o un percorso o un oggetto file che può essere decodificato con ffmpeg. Si noti che non tutti i formati a sostegno ffmpeg lettura da tubi, in modo da fornire un oggetto file potrebbe non riuscire. Inoltre, se è dato un percorso che non si trova sul file system locale, in primo luogo abbiamo copiarlo in un file locale temporaneo prima di passarlo a ffmpeg.

Produzione:

  • video : tf.Tensor di tipo tf.uint8 e di forma [num_frames, altezza, larghezza, canali], dove i canali devono essere 1 o 3

Esempio:

  • Nell'oggetto DatasetInfo:
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • Durante la generazione, è possibile utilizzare qualsiasi di:
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

o un elenco di fotogrammi:

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

o percorso per il video:

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

o oggetto file:

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

shape tupla di int, la forma del video (num_frames, altezza, larghezza, canali), dove i canali è 1 o 3.
encoding_format Il video viene memorizzato come una sequenza di immagini codificate. È possibile utilizzare qualsiasi formato di codifica supportato da image_feature.Feature.
ffmpeg_extra_args Una sequenza di args addizionali da passare al binario ffmpeg. In particolare, ffmpeg sarà chiamato come: ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError Se la forma non è valido

dtype Riportare il DTYPE (o dict di DTYPE) del presente FeatureConnector.
feature La caratteristica interna.
shape Restituisce la forma (o dict di forma) di questa FeatureConnector.

metodi

decode_batch_example

Vedi la fonte

Decode caratteristiche multiple raggruppati in un unico tf.Tensor.

Questa funzione viene utilizzata per funzioni di decodifica avvolto in tfds.features.Sequence() . Per default, questa funzione applica decode_example sui singoli elementi utilizzando tf.map_fn . Tuttavia, per l'ottimizzazione, caratteristiche possono sovrascrivere questo metodo per applicare una decodifica batch personalizzato.

args
tfexample_data Stesse tf.Tensor come ingressi decode_example , ma con e ulteriori prima dimensione per la lunghezza della sequenza.

ritorna
tensor_data Tensor o un dizionario di tensore, output dell'oggetto tf.data.Dataset

decode_example

Vedi la fonte

Decodifica gli esempi serializzare.

args
serialized_example Annidata dict di tf.Tensor
decoders Dict annidata di Decoder oggetti che consentono di personalizzare la decodifica. La struttura dovrebbe corrispondere alla struttura caratteristica, ma solamente tasti funzione personalizzati devono essere presenti. Consultare la guida per maggiori informazioni.

ritorna
example Annidata dict contenente esempi nidificati decodificati.

decode_ragged_example

Vedi la fonte

Decode caratteristiche nidificato da un tf.RaggedTensor.

Questa funzione viene utilizzata per funzioni di decodifica avvolti in nidificata tfds.features.Sequence() . Per default, questa funzione applica decode_batch_example sui valori piane del tensore irregolare. Per l'ottimizzazione, caratteristiche possono sovrascrivere questo metodo per applicare una decodifica batch personalizzato.

args
tfexample_data tf.RaggedTensor ingressi contenenti esempi codificati nidificate.

ritorna
tensor_data Decodificata tf.RaggedTensor uscita o dizionario di tensore, dell'oggetto tf.data.Dataset

encode_example

Vedi la fonte

Converte l'immagine data in un dict convertibile per esempio tf.

get_serialized_info

Vedi la fonte

Vedi classe base per i dettagli.

get_tensor_info

Vedi la fonte

Vedi classe base per i dettagli.

load_metadata

Vedi la fonte

Vedi classe base per i dettagli.

save_metadata

Vedi la fonte

Vedi classe base per i dettagli.

__getitem__

Vedi la fonte

metodo comodo per accedere alle funzioni sottostanti.