Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

tfds.features.Video

GitHub üzerinde Görünüm kaynak

FeatureConnector videolar için ayrı ayrı diskte çerçeveleri kodlayan.

: Gönderen ınherits Sequence

Video: Resim bağlayıcı, girdi olarak bir 4 boyutlu kabul tf.uint8 video, kodlanmış karelere yolları bir dizi ya da bir yol ya da Ffmpeg dekode edilebilir bir dosya nesnesini temsil eden bir dizi. Not ffmpeg desteği tüm formatları bu yüzden bir dosya nesnesi başarısız olabilir sağlayarak, boru okuma söyledi. Bir yol, yerel dosya sisteminde olmadığı verilirse Dahası, biz ilk Ffmpeg geçirmeden önce geçici yerel bir dosyaya kopyalayın.

Çıktı:

  • video : tipi tf.Tensor tf.uint8 kanalları olmalıdır ve şekil [num_frames, yükseklik, genişlik, kanallar], 1 ya da 3

Misal:

  • DatasetInfo nesnesinde:
 features=features.FeatureDict({
    'video': features.Video(shape=(None, 64, 64, 3)),
})
 
  • nesil sırasında, herhangi birini kullanabilirsiniz:
 yield {
    'video': np.ones(shape=(128, 64, 64, 3), dtype=np.uint8),
}
 

kare ya da listesi:

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

video veya yol:

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

veya dosya nesnesi:

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

shape ints demet, kanal 1 ya da 3 olan bir video (num_frames, yükseklik, genişlik, kanalları), şekli.
encoding_format Video kodlanmış görüntülerin bir dizi olarak depolanır. Sen image_feature.Feature tarafından desteklenen herhangi bir kodlama biçimini kullanabilirsiniz.
ffmpeg_extra_args Ek args dizisi ffmpeg aktarılmasını sağlar. : Özellikle, ffmpeg olarak çağrılacak ffmpeg -i <input_file> <ffmpeg_extra_args> %010d.<encoding_format>

ValueError şekil geçersizse

dtype Bu FeatureConnector ait d_type (veya d_type ait dicti) dönün.
feature İç özellik.
shape Bu FeatureConnector şeklini (veya şeklin dicti) dönün.

Yöntemler

decode_batch_example

Görünüm kaynağı

Kod çözme birden tek tf.Tensor harmanlanmıştır özellikleri.

Bu fonksiyon, sarılmış kod çözme özellikleri için kullanılan tfds.features.Sequence() . Varsayılan olarak, bu işlev uygulamak decode_example kullanarak her bağımsız öğelerin tf.map_fn . Ancak, optimizasyon için, özellikler, özel bir yığın kayıt uygulamak için bu yöntemi üzerine yazabilirsiniz.

args
tfexample_data Aynı tf.Tensor gibi girdiler decode_example ama ve sekans uzunluğu için ek birinci boyut.

İadeler
tensor_data Tensör veya tensör sözlük, tf.data.Dataset nesnesinin çıktı

decode_example

Görünüm kaynağı

serialize örnekleri şifresini çözmek.

args
serialized_example İçiçe dict ait tf.Tensor
decoders İç içe geçmiş dict Decoder çözme özelleştirmek için izin nesneler. yapı özelliği yapısını eşleşmesi gerekir, fakat sadece özelleştirilmiş özellik tuşları mevcut olması gerekir. Bkz rehber daha fazla bilgi için.

İadeler
example İç içe dict çözülmüş iç içe örnekleri ihtiva etmektedir.

decode_ragged_example

Görünüm kaynağı

Kod çözme bir tf.RaggedTensor gelen özellikler iç içe.

Bu fonksiyon, iç içe sarılmış kod çözme özellikleri için kullanılan tfds.features.Sequence() . Varsayılan olarak, bu işlev uygulamak decode_batch_example düzensiz tensörün düz değerlerine. optimizasyonu için, özellikler, özel bir yığın kayıt uygulamak için bu yöntemi üzerine yazabilirsiniz.

args
tfexample_data tf.RaggedTensor iç içe kodlanmış örnekleri içeren girişleri.

İadeler
tensor_data Kodu çözülmüş tf.RaggedTensor tf.data.Dataset nesne veya tensörünün sözlük çıkışı

encode_example

Görünüm kaynağı

tf Örneğin dönüştürülebilen bir dict içine verilen görüntüyü dönüştürür.

get_serialized_info

Görünüm kaynağı

Detaylar için taban sınıfına bakın.

get_tensor_info

Görünüm kaynağı

Detaylar için taban sınıfına bakın.

load_metadata

Görünüm kaynağı

Detaylar için taban sınıfına bakın.

save_metadata

Görünüm kaynağı

Detaylar için taban sınıfına bakın.

__getitem__

Görünüm kaynağı

Kolaylık yöntemi altında yatan özelliklere erişmek için.