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tfds.features.Video

참조 박을

GitHub의에서 소스보기

FeatureConnector 동영상, 개별적으로 디스크에 프레임을 인코딩.

: 상속 Sequence

비디오 : 화상 커넥터는 입력으로서 4 차원 허용 tf.uint8 비디오, 인코딩 된 프레임에 대한 경로의 순서 나 경로 또는 FFmpeg를 디코딩 할 수있는 파일 오브젝트를 나타내는 배열. 참고는 FFmpeg을 지원하는 모든 형식 때문에 파일 객체가 실패 할 수 있습니다 제공, 파이프에서 읽고있다. 경로는 로컬 파일 시스템에없는 점을 감안하면 또한, 우리는 먼저는 FFmpeg로 전달하기 전에 임시 로컬 파일에 복사합니다.

산출:

  • video : 유형의 tf.Tensor tf.uint8 채널이 있어야하며 형상 [num_frames, 높이, 폭, 채널, 1 또는 3

예:

  • DatasetInfo 개체에서 :
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • 세대 동안, 당신은 중 하나를 사용할 수 있습니다 :
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

프레임 또는 목록 :

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

비디오 또는 경로 :

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

또는 파일 개체 :

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

shape int 치의 튜플 채널 1 또는 3 비디오 (num_frames, 높이, 폭, 채널)의 형상.
encoding_format 동영상이 인코딩 된 일련의 이미지로서 저장된다. 당신은 image_feature.Feature 지원하는 모든 인코딩 형식을 사용할 수 있습니다.
ffmpeg_extra_args 추가 인수의 순서는 FFmpeg을 바이너리로 전달한다. : 구체적으로는 FFmpeg 같이 호출된다 ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError 모양이 무효 인 경우

dtype 이 FeatureConnector의 DTYPE (또는 DTYPE의 DICT)를 돌려줍니다.
feature 내부 기능입니다.
shape 이 FeatureConnector의 모양 (또는 모양의 DICT)를 돌려줍니다.

행동 양식

decode_batch_example

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디코드 여러 단일 tf.Tensor에서 일괄 처리 기능.

이 함수에 싸서 복호 기능에 사용되는 tfds.features.Sequence() . 기본적으로이 기능이 적용 decode_example 사용하여 각 개별 요소에 tf.map_fn . 그러나, 최적화, 기능은 사용자 정의 배치 디코딩을 적용하려면이 방법을 덮어 쓸 수 있습니다.

인수
tfexample_data 동일 tf.Tensor 같은 입력 decode_example 하지만,와 시퀀스 길이에 대한 추가 첫 번째 차원.

보고
tensor_data 텐서 또는 텐서 사전 상기 tf.data.Dataset 개체의 출력

decode_example

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직렬화 예제를 디코딩.

인수
serialized_example 중첩 된 dicttf.Tensor
decoders 중첩 된 딕셔너리 Decoder 디코딩을 정의 할 수 있도록 객체. 구조는 기능 구조와 일치해야하지만 사용자 정의 기능 키가 존재해야합니다. 참조 가이드를 추가 정보를 원하시면.

보고
example 중첩 dict 디코딩 중첩 예를 들어.

decode_ragged_example

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디코드는 tf.RaggedTensor에서 기능을 중첩.

이 함수는 중첩 래핑 복호 기능에 사용되는 tfds.features.Sequence() . 기본적으로이 기능이 적용 decode_batch_example 자릴 텐서의 평평한 값. 최적화의 경우, 기능은 사용자 정의 배치 디코딩을 적용하려면이 방법을 덮어 쓸 수 있습니다.

인수
tfexample_data tf.RaggedTensor 중첩 부호화 예를 들어 입력한다.

보고
tensor_data 디코딩 tf.RaggedTensor tf.data.Dataset 객체 또는 텐서 출력 사전

encode_example

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TF 예에 컨버터블 딕셔너리에 지정된 이미지를 변환한다.

get_serialized_info

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자세한 내용은 기본 클래스를 참조하십시오.

get_tensor_info

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자세한 내용은 기본 클래스를 참조하십시오.

load_metadata

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자세한 내용은 기본 클래스를 참조하십시오.

save_metadata

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자세한 내용은 기본 클래스를 참조하십시오.

__getitem__

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편리한 방법은 기본 기능에 액세스 할 수 있습니다.