video_summary_keyframes — VIDEOCUBE `summary` op

• Datenarten: video → indices

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import videocube; videocube.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsvideocube.get("video_summary_keyframes"))

Verwendung

Indizes repräsentativer Frames (k,) int64, aufsteigend (indices).

Score pro Frame = Bewegungsmenge (Mittel von |I_t − I_{t−1}|, auf [0, 1] normiert) + Szenenwechsel (Histogramm- χ²-Distanz, normiert). In absteigender Reihenfolge des Scores werden gierig k Frames gewählt, die mindestens min_gap (Standard T // (2k)) von bereits gewählten Frames entfernt sind. Bei T < k alle Frames. Es sind lernfreie "Frames, in denen etwas passiert ist", keine semantische Zusammenfassung.

>>> idx = video_summary_keyframes(clip, k=4)

>>> thumbnails = clip[idx]

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie videocube

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_video_cube — py -3.11 examples/poc_video_cube.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `indices` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`summary`)

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*Provenance: videocube.py — VIDEOCUBE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

video_summary_keyframes — VIDEOCUBE summary op