fullseye

video_summary_keyframes — VIDEOCUBE `summary` op

データ種: video → indices
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import videocube; videocube.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsvideocube.get("video_summary_keyframes"))

使い方

代表フレームの添字 (k,) int64、昇順(indices)。

フレームごとの得点 = 動きの量(|I_t − I_{t−1}| の平均、[0, 1] に正規化)+ 場面の変化(ヒストグラムの χ² 距離、正規化)。得点の高い順に、既に選んだフレームから min_gap(既定 T // (2k))以上離れたものを貪欲に k 枚選ぶ。T < k なら全フレーム。学習なしの「何かが起きたフレーム」であって、意味の要約ではない。

idx = video_summary_keyframes(clip, k=4) thumbnails = clip[idx]

詳しい使い方ガイド

videocube ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

poc_video_cube — py -3.11 examples/poc_video_cube.py

型が繋がる次の op(`indices` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`summary`)

—

Provenance: videocube.py — VIDEOCUBE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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