# Video İşleyici

`VideoProcessor`, VAE kodlaması için girdileri hazırlamak ve çıktıların çözümlendikten sonra işlenmesi için video iş akışlarına birleşik bir API sağlar. Sınıf, [VaeImageProcessor](/docs/diffusers/main/tr/api/image_processor#diffusers.VaeImageProcessor)'dan devraldığı için yeniden boyutlandırma, normalizasyon ve PIL Image, PyTorch ile NumPy dizileri arasında dönüşüm gibi dönüşümleri içerir.

## 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)
```

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

**Parametreler:**

video (`list[PIL.Image]`, `list[list[PIL.Image]]`, `torch.Tensor`, `np.array`, `list[torch.Tensor]`, `list[np.array]`) : Girdi videosu. Aşağıdakilerden biri olabilir: * PIL görüntülerinin listesi. * PIL görüntülerinin listelerinin listesi. * 4B Torch tensörleri (her tensör için beklenen şekil `(num_frames, num_channels, height, width)`). * 4B NumPy dizileri (her dizi için beklenen şekil `(num_frames, height, width, num_channels)`). * 4B Torch tensörlerinin listesi (her tensör için beklenen şekil `(num_frames, num_channels, height, width)`). * 4B NumPy dizilerinin listesi (her dizi için beklenen şekil `(num_frames, height, width, num_channels)`). * 5B NumPy dizileri: her dizi için beklenen şekil `(batch_size, num_frames, height, width, num_channels)`. * 5B Torch tensörleri: her dizi için beklenen şekil `(batch_size, num_frames, num_channels, height, width)`.

height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `None`) : Videonun ön işlenmiş karelerindeki yükseklik. `None` ise, varsayılan yüksekliği almak için `get_default_height_width()` kullanılır.

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.

**Dönüş:** `torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`

Toplu kanallar-öncelikli video(lar)ı tutan 5B bir tensör.

Girdi video(lar)ını ön işler. Anahtar kelime argümanları `VaeImageProcessor.preprocess` işlevine iletilecektir.

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

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

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

**Parametreler:**

video (`torch.Tensor`) : Video, bir tensör olarak.

output_type (`str`, varsayılan `"np"`) : İşlemden geçirilmiş `video` tensörünün çıktı türü.

Bir video tensörünü dışa aktarım için kare listesine dönüştürür. Anahtar kelime argümanları `VaeImageProcessor.postprocess` işlevine iletilecektir.