Ffmpeg tfds.features.Video用于tensorflow 2中的视频解码

我正在尝试使用tfds.features.video解码tensorflow 2中的视频，以便使用以下代码输出“tf.uint8类型的tf.Tensor和shape[num_frames，height，width，channels]”：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
导入tensorflow作为tf
将tensorflow_数据集作为TFD导入
df_trains=pd.DataFrame（）
df_训练['video_files']=['aa.mp4']
文件\u ds=tf.data.Dataset.from\u tensor\u切片（df\u trains.video\u文件）
video\u class=tfds.features.video（shape=（None，10801920,3），encoding\u format='png'，ffmpeg\u extra\u args=（））
a=视频类。解码示例（文件）

但是，它会产生以下错误：

“断言错误：功能视频只有在通过info.features.decode_example（）定义为顶级功能时才能解码”

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我无法解决此问题，请在这方面提供帮助。

您不能像那样使用

tfds.features.Video

tfds.features.Video

通常与

tfds.builder

或

tfds.load

一起使用

因此，当您使用

tfds\u download\u dataset

时，您会感到舒适，但很难使用自定义数据集

features = tfds.features.FeaturesDict({
    'video': tfds.features.Video(shape=(None, 1080, 1920,3)),
})
tfds.load(..., decoders=features, ...)

但是

tfds.features.Video

可以通过制作包含您的数据的

myu数据集来使用

然而，这很烦人。所以
cv2
比这更好。
谢谢，它帮了大忙。正如您所说的定制数据集，请您再解释一下，我如何在我自己的mp4视频数据集上使用它，比如说两个视频：“a.mp4”和“b.mp4”。