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tfds.features.Video

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FeatureConnector vídeos, codificando quadros individualmente no disco.

Herda de: Sequence

Vídeo: O conector imagem aceita como entrada um 4 dimensional tf.uint8 matriz que representa um vídeo, uma sequência de percursos para quadros codificados, ou um caminho ou um objecto de ficheiro que pode ser descodificado com ffmpeg. Note-se que nem todos os formatos de apoio ffmpeg lendo a partir de tubos, proporcionando assim um objeto de arquivo pode falhar. Além disso, se um caminho é dado que não está no sistema de arquivos local, primeiro copie-o para um arquivo local temporário antes de passá-la para ffmpeg.

Resultado:

  • video : tf.Tensor de tipo tf.uint8 e Forma [num_frames, altura, largura, canais], em que os canais devem ser de 1 ou 3

Exemplo:

  • No objeto DatasetInfo:
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • Durante a geração, você pode usar qualquer um:
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

ou lista de quadros:

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

ou o caminho para o vídeo:

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

ou objeto de arquivo:

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

shape tuplo de inteiros, a forma do vídeo (num_frames, altura, largura, canais), onde os canais é 1 ou 3.
encoding_format O vídeo é armazenada como uma sequência de imagens codificadas. Você pode usar qualquer formato de codificação suportada por image_feature.Feature.
ffmpeg_extra_args Uma sequência de argumentos adicionais a serem passados ​​para o binário ffmpeg. Especificamente, ffmpeg será chamado como: ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError Se a forma é inválido

dtype Devolver o dtipo (ou dict de dtipo) desta FeatureConnector.
feature A característica interna.
shape Retornar a forma (ou dict de forma) desta FeatureConnector.

Métodos

decode_batch_example

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múltipla Decode características agrupadas em um único tf.Tensor.

Esta função é usada para descodificar características envolvidos em tfds.features.Sequence() . Por padrão, esta função aplica decode_example em cada um dos elementos individuais usando tf.map_fn . No entanto, para a otimização, características pode substituir esse método para aplicar uma decodificação lote personalizado.

args
tfexample_data Mesmos tf.Tensor entradas como decode_example , mas com e dimensão primeiro adicional para o comprimento da sequência.

Devoluções
tensor_data Tensor ou dicionário de tensor, a saída do objecto tf.data.Dataset

decode_example

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Descodificar os exemplos serializar.

args
serialized_example Nested dict de tf.Tensor
decoders Dict aninhada de Decoder objetos que permitem personalizar a decodificação. A estrutura deve corresponder à estrutura característica, mas as teclas de função personalizada somente precisam estar presentes. Veja o guia para mais informações.

Devoluções
example Nested dict contendo os exemplos aninhados descodificados.

decode_ragged_example

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Decode recursos aninhados de um tf.RaggedTensor.

Esta função é usada para descodificar características envolvidos em aninhada tfds.features.Sequence() . Por padrão, esta função aplica decode_batch_example nos valores planas do tensor irregular. Para otimização, características pode substituir esse método para aplicar uma decodificação lote personalizado.

args
tfexample_data tf.RaggedTensor entradas contendo os exemplos codificados aninhados.

Devoluções
tensor_data O descodificado tf.RaggedTensor ou dicionário do tensor, a saída do objecto tf.data.Dataset

encode_example

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Converte a imagem dada em um dict conversível para exemplo tf.

get_serialized_info

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Veja classe base para mais detalhes.

get_tensor_info

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Veja classe base para mais detalhes.

load_metadata

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Veja classe base para mais detalhes.

save_metadata

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Veja classe base para mais detalhes.

__getitem__

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Método de conveniência para acessar os recursos subjacentes.