# Video Processor

Le `VideoProcessor` fournit une API unifiée pour les pipelines vidéo afin de préparer les entrées pour l'encodage VAE et de post-traiter les sorties une fois qu'elles sont décodées. La classe hérite de [VaeImageProcessor](/docs/diffusers/main/fr/api/image_processor#diffusers.VaeImageProcessor) et inclut donc des transformations telles que le redimensionnement, la normalisation et la conversion entre images PIL, tableaux PyTorch et tableaux NumPy.

## VideoProcessor[[diffusers.VideoProcessor.preprocess_video]]

#### diffusers.VideoProcessor.preprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.preprocess_video]]

```python
diffusers.VideoProcessor.preprocess_video(video, height: int | None = None, width: int | None = None, **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/video_processor.py#L28)

**Paramètres :**

video (`list[PIL.Image]`, `list[list[PIL.Image]]`, `torch.Tensor`, `np.array`, `list[torch.Tensor]`, `list[np.array]`) : La vidéo d'entrée. Elle peut être l'une des formes suivantes : * liste d'images PIL. * liste de listes d'images PIL. * tenseurs Torch 4D (forme attendue pour chaque tenseur `(num_frames, num_channels, height, width)`). * tableaux NumPy 4D (forme attendue pour chaque tableau `(num_frames, height, width, num_channels)`). * liste de tenseurs Torch 4D (forme attendue pour chaque tenseur `(num_frames, num_channels, height, width)`). * liste de tableaux NumPy 4D (forme attendue pour chaque tableau `(num_frames, height, width, num_channels)`). * tableaux NumPy 5D : forme attendue pour chaque tableau `(batch_size, num_frames, height, width, num_channels)`. * tenseurs Torch 5D : forme attendue pour chaque tableau `(batch_size, num_frames, num_channels, height, width)`.

height (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `None`) : La hauteur en images prétraitées de la vidéo. Si `None`, utilise `get_default_height_width()` pour obtenir la hauteur par défaut.

width (`int`, *optional*`, defaults to `None`) : The width in preprocessed frames of the video. If `None`, will use get_default_height_width()` to get the default width.

**Retourne :** `torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`

Un tenseur 5D contenant les vidéos en lots avec les canaux en premier.

Prétraite la ou les vidéos d’entrée. Les arguments par mot-clé sont transmis à `VaeImageProcessor.preprocess`.

#### diffusers.VideoProcessor.postprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.postprocess_video]]

```python
diffusers.VideoProcessor.postprocess_video(video: Tensor, output_type: str = 'np', **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/video_processor.py#L93)

**Paramètres :**

video (`torch.Tensor`) : La vidéo sous forme de tenseur.

output_type (`str`, par défaut `"np"`) : Type de sortie du tenseur `video` après post-traitement.

Convertit un tenseur vidéo en une liste d'images pour l'exportation. Les arguments par mot-clé sont transmis à `VaeImageProcessor.postprocess`.