video_summary_keyframes — VIDEOCUBE summary op

• Data kinds: video → indices

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import videocube; videocube.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsvideocube.get("video_summary_keyframes"))

उपयोग

प्रतिनिधि frame के index (k,) int64, आरोही क्रम (indices)।

हर frame का score = motion की मात्रा (|I_t − I_{t−1}| का औसत, [0, 1] पर normalise) + scene का बदलाव (histogram की χ² distance, normalise)। score के घटते क्रम में, पहले से चुने frames से कम से कम min_gap (default T // (2k)) दूर वाले k frames greedy तरीके से चुने जाते हैं। T < k हो तो सभी frames। ये बिना learning के "कुछ घटित हुआ ऐसे frames" हैं, अर्थ का सारांश नहीं।

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

>>> thumbnails = clip[idx]

उपयोग की विस्तृत guide

• videocube family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_video_cube — py -3.11 examples/poc_video_cube.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (indices को input के रूप में लेते हैं)

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इसी category के (summary)

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*Provenance: videocube.py — VIDEOCUBE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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