# معالج الفيديو

توفر فئة `VideoProcessor` واجهة برمجة تطبيقات موحّدة لخطوط أنابيب الفيديو لتحضير المدخلات لتشفير VAE ومعالجة المخرجات بعد فك تشفيرها. ترث هذه الفئة [VaeImageProcessor](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/image_processor#diffusers.VaeImageProcessor) لذا فهي تتضمن تحويلات مثل تغيير الحجم، والتطبيع، والتحويل بين مصفوفات PIL Image وPyTorch وNumPy.

## 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)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/video_processor.py#L28)

**المعاملات:**

video (`list[PIL.Image]`، `list[list[PIL.Image]]`، `torch.Tensor`، `np.array`، `list[torch.Tensor]`، `list[np.array]`) : الفيديو المُدخل. يمكن أن يكون أحد ما يلي: * قائمة من صور PIL. * قائمة من قوائم صور PIL. * تينسورات Torch رباعية الأبعاد (الشكل المتوقع لكل تينسور `(num_frames, num_channels, height, width)`). * مصفوفات NumPy رباعية الأبعاد (الشكل المتوقع لكل مصفوفة `(num_frames, height, width, num_channels)`). * قائمة من تينسورات Torch رباعية الأبعاد (الشكل المتوقع لكل تينسور `(num_frames, num_channels, height, width)`). * قائمة من مصفوفات NumPy رباعية الأبعاد (الشكل المتوقع لكل مصفوفة `(num_frames, height, width, num_channels)`). * مصفوفات NumPy خماسية الأبعاد: الشكل المتوقع لكل مصفوفة `(batch_size, num_frames, height, width, num_channels)`. * تينسورات Torch خماسية الأبعاد: الشكل المتوقع لكل مصفوفة `(batch_size, num_frames, num_channels, height, width)`.

height (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : الارتفاع بالأطارات المُعالجة مسبقًا للفيديو. إذا كانت `None`، فسيتم استخدام `get_default_height_width()` للحصول على الارتفاع الافتراضي.

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.

**يعيد:** `torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`

مصفوفة خماسية الأبعاد تحتوي على مقاطع الفيديو المُجمّعة مع وضع القنوات أولاً.

يعالج الفيديو(الفيديوهات) المدخلة مسبقاً. سيتم تمرير الحُجج ذات الأسماء إلى `VaeImageProcessor.preprocess`.

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

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/video_processor.py#L93)

**المعاملات:**

video (`torch.Tensor`) : الفيديو على شكل متجه.

output_type (`str`، الافتراضي `"np"`) : نوع المخرجات لموتر `video` بعد المعالجة.

يحوّل متجه الفيديو إلى قائمة من الإطارات للتصدير. سيتم تمرير الحُجج ذات الأسماء إلى `VaeImageProcessor.postprocess`.