# Video Processor

`VideoProcessor` cung cấp API thống nhất cho các pipeline video để chuẩn bị đầu vào cho mã hóa VAE và xử lý hậu kỳ đầu ra sau khi chúng được giải mã. Lớp này kế thừa [VaeImageProcessor](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/image_processor#diffusers.VaeImageProcessor) nên bao gồm các phép biến đổi như thay đổi kích thước, chuẩn hóa và chuyển đổi giữa mảng PIL Image, PyTorch và 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)
```

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

**Tham số:**

video (`list[PIL.Image]`, `list[list[PIL.Image]]`, `torch.Tensor`, `np.array`, `list[torch.Tensor]`, `list[np.array]`) : Video đầu vào. Nó có thể là một trong các định dạng sau: * danh sách các ảnh PIL. * danh sách của danh sách các ảnh PIL. * tensor Torch 4 chiều (shape mong đợi cho mỗi tensor là `(num_frames, num_channels, height, width)`). * mảng NumPy 4 chiều (shape mong đợi cho mỗi mảng là `(num_frames, height, width, num_channels)`). * danh sách các tensor Torch 4 chiều (shape mong đợi cho mỗi tensor là `(num_frames, num_channels, height, width)`). * danh sách các mảng NumPy 4 chiều (shape mong đợi cho mỗi mảng là `(num_frames, height, width, num_channels)`). * mảng NumPy 5 chiều: shape mong đợi cho mỗi mảng là `(batch_size, num_frames, height, width, num_channels)`. * tensor Torch 5 chiều: shape mong đợi cho mỗi mảng là `(batch_size, num_frames, num_channels, height, width)`.

height (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Chiều cao tính bằng số khung hình đã tiền xử lý của video. Nếu là `None`, sẽ sử dụng `get_default_height_width()` để lấy chiều cao mặc định.

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.

**Trả về:** `torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`

Một tensor 5D chứa các video dạng kênh-đầu tiên (channels-first) đã được nhóm (batched).

Tiền xử lý video đầu vào. Các đối số từ khóa sẽ được chuyển tiếp đến `VaeImageProcessor.preprocess`.

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

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

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

**Tham số:**

video (`torch.Tensor`) : Video dưới dạng tensor.

output_type (`str`, mặc định là `"np"`) : Kiểu đầu ra của tensor `video` sau khi xử lý hậu kỳ.

Chuyển đổi một tensor video thành danh sách các khung hình để xuất. Các đối số từ khóa sẽ được chuyển tiếp đến `VaeImageProcessor.postprocess`.