video_summary_keyframes — VIDEOCUBE `summary` op

• 데이터 종류: video → indices

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import videocube; videocube.video_summary_keyframes(video, k: 'int' = 5, min_gap: 'int | None' = None, bins: 'int' = 32) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsvideocube.get("video_summary_keyframes"))

사용법

대표 프레임의 첨자 (k,) int64, 오름차순(indices).

프레임마다의 득점 = 움직임의 양(|I_t − I_{t−1}| 의 평균, [0, 1] 로 정규화)+ 장면의 변화(히스토그램의 χ² 거리, 정규화). 득점이 높은 순으로, 이미 고른 프레임에서 min_gap(기본값 T // (2k)) 이상 떨어진 것을탐욕적으로 k 장 고른다. T < k 이면 전 프레임. 학습 없는 "무언가가 일어난 프레임"이지, 의미의 요약은 아니다.

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

>>> thumbnails = clip[idx]

자세한 사용 가이드

• videocube 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_video_cube — py -3.11 examples/poc_video_cube.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`indices` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`summary`)

—

*Provenance: videocube.py — VIDEOCUBE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

video_summary_keyframes — VIDEOCUBE summary op

사용법