视频数据序列发生器
keras-video-generators的Python项目详细描述
{a2}
Keras序列视频发生器
这个包提出了一些类来处理Keras（包括在TensorFlow中），它可以从视频文件生成大量帧。在
它是有用的工作与时间分布层与视频输入（帧）。然后可以使用GRU或LSTM。 见文章：
提供的用法示例可以是displayed in nbviewer here。在
要求如下：
- Python>；=3.6（永远不支持Python 2）
- 开放式CV
- numpy公司
- Keras>；=2
- TensorFlow>；=1.15（或其他后端，未测试，Keras需要TensorFlow）
Tensor2同样有效。此要求未集成到设置.py让您选择版本，或让您尝试使用其他后端。我们的意思是您需要自己安装后端（例如pip install tensorflow）
如果要编译包，则需要：
- 斯芬克斯编制文件（正在进行中）
- 设置工具
安装
您可以通过pip安装软件包：
pip install keras-video-generators
如果要从源代码构建，请克隆存储库，然后：
^{pr2}$使用
该包包含3个继承Sequence接口的生成器。因此它们可以与model.fit_generator()一起使用：
VideoFrameGenerator将从整个视频中获取所选帧数SlidingFrameGenerator对整个视频或序列时间采用衰减帧OpticalFlowGenerator从不同方法的帧中给出光流序列（实验）
每台发电机都接受以下参数：
glob_pattern，其中必须包含{classname}，例如“./videos/{classname}/*.avi”-字符串中的“classname”用于检测类nb_frames这是序列中的帧数batch_size即一批中的序列号transformation，可以是None或ImageDataGenerator来进行数据扩充use_frame_cache要谨慎使用，如果设置为True，类将在内存中保留帧（不进行扩充）。您需要大量内存- 更多信息，请参阅类文档
变更日志
1.0.14版
- 更改以获取序列中的第一帧和最后一帧
1.0.13版
- 尝试通过避免使用tensorflow的内部keras来解决SageMaker问题
1.0.12版
- 使用slidengframegenerator修复转换错误
1.0.11版
- 将发电机设为可调
- 帧缓存已被错误禁用，现在已恢复
- 来自
tensorflow.keras的链接地址信息导入序列 - 修复带有错误标题的视频的帧数问题
1.0.10版
- 使用反斜杠修复Windows路径问题
- 如果发送“无”则添加类的自动发现
- 添加travis测试
1.0.9版
- 固定滑动框架生成器中的帧计数器
1.0.8版
- 修正小视频帧计数
- 重构
- pep8公司
- 修复没有标题的视频的问题
1.0.7版
- 修复名称签入类以从filename获取它们
- 添加
split_test和split_val
1.0.5版
- 修复包生成
1.0.4版
- 修复断言
- 项目
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