算子ID:daft.las.functions.video.video_aspect_ratio_adjust.VideoAspectRatioAdjust
视频宽高比调整,将视频画面适配到指定宽高比
细分项 | 注意与前提 |
|---|---|
费用 | 调用算子前,您需先了解使用算子时的模型调用费用,详情请参见大模型调用计费。 |
鉴权(API Key) | 调用算子前,您需要先生成算子调用的API Key,并建议将API Key配置为环境变量,便于更安全地调用算子,详情请参见获取 API Key 并配置。 |
BaseURL | 调用算子前,您需要先根据您当前使用的LAS服务所在地域,了解算子调用的BaseURL,用于配置算子调用路径参数取值。 |
输入列名 | 说明 |
|---|---|
input_paths | 输入视频文件路径列 |
output_paths | 输出视频文件路径列 |
调整后的视频路径列
如参数没有默认值,则为必填参数
参数名称 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
target_width | int | 输出视频宽度(像素) | |
target_height | int | 输出视频高度(像素) | |
mode | str | pad | 处理模式,可选:
|
video_codec | str | libx264 | 视频编码器 |
audio_codec | str | aac | 音频编码器 |
extra_params | list[str] or None | 额外 ffmpeg 参数列表 | |
timeout | int or None | ffmpeg 执行超时时间(秒) |
下面的代码展示了如何使用 Daft(适用于分布式)运行算子对视频进行宽高比调整。输入和输出都使用TOS路径,因此,需要设置好环境变量以保证有权限读写TOS,包括:ACCESS_KEY,SECRET_KEY,TOS_ENDPOINT,TOS_REGION,TOS_TEST_DIR
from __future__ import annotations import os import daft from daft import col from daft.las.functions.udf import las_udf from daft.las.functions.video import VideoAspectRatioAdjust if __name__ == "__main__": # 输入和输出都使用TOS路径,因此,需要设置好环境变量以保证有权限读写TOS,包括:ACCESS_KEY,SECRET_KEY,TOS_ENDPOINT,TOS_REGION,TOS_TEST_DIR TOS_TEST_DIR_URL = os.getenv("TOS_TEST_DIR_URL", "las-cn-beijing-public-online.tos-cn-beijing.volces.com") TOS_TEST_DIR = os.getenv("TOS_TEST_DIR", "tos_bucket") if os.getenv("DAFT_RUNNER", "native") == "ray": import logging import ray def configure_logging(): logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", ) logging.getLogger("tracing.span").setLevel(logging.WARNING) logging.getLogger("daft_io.stats").setLevel(logging.WARNING) logging.getLogger("DaftStatisticsManager").setLevel(logging.WARNING) logging.getLogger("DaftFlotillaScheduler").setLevel(logging.WARNING) logging.getLogger("DaftFlotillaDispatcher").setLevel(logging.WARNING) ray.init(dashboard_host="0.0.0.0", runtime_env={"worker_process_setup_hook": configure_logging}) daft.set_runner_ray() daft.set_execution_config(actor_udf_ready_timeout=600) daft.set_execution_config(min_cpu_per_task=0) samples = { "input_path": [f"https://{TOS_TEST_DIR_URL}/public/shared_video_dataset/sample.mp4"], "output_path": [f"tos://{TOS_TEST_DIR}/video/video_aspect_ratio_adjust/sample_4x3.mp4"], } ds = daft.from_pydict(samples) constructor_kwargs = { "target_width": 1280, "target_height": 768, "mode": "pad", } ds = ds.with_column( "adjusted_path", las_udf(VideoAspectRatioAdjust, construct_args=constructor_kwargs)( col("input_path"), col("output_path"), ), ) ds.show() # ╭────────────────────────────────┬────────────────────────────────┬────────────────────────────────╮ # │ input_path ┆ output_path ┆ adjusted_path │ # │ --- ┆ --- ┆ --- │ # │ String ┆ String ┆ String │ # ╞════════════════════════════════╪════════════════════════════════╪════════════════════════════════╡ # │ https://las-cn-beijing-publi-… ┆ tos://tos_bucket/video/video_… ┆ tos://tos_bucket/video/video_… │ # ╰────────────────────────────────┴────────────────────────────────┴────────────────────────────────╯