infinitered/nsfwjs

Run on every frame in Video

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#39 geöffnet am 4. März 2019

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 (18 Kommentare) (0 Reaktionen) (1 zugewiesene Person)JavaScript (7.090 Stars) (507 Forks)batch import
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Beschreibung

Much like the discussion over in #38 There's been a request to run on every frame in a video.

It's possible to do in JS like so: https://jsfiddle.net/bmartel/3h98gsvk/11/

Maybe a syntax like model.classifyVideo(video) or model.classifyAny(img|gif|video)

Contributor Guide

Tech Stack
javascripttensorflow
Domain
machine learning
Issue Type
feature
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 days
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
stale
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
clear
Voraussetzungen
JavaScript basicsfamiliarity with TensorFlow.jsunderstanding of video frame processing
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
50
Research-Richtung
The issue requests adding video classification capability to the NSFWJS library, with a suggested API like `model.classifyVideo(video)`. There is a reference implementation in a JSFiddle (see issue body) that processes video frames using canvas and a 'draw' function. To implement, study how the existing `classify` method works for images, then extend it to accept a video element. The video should be sampled at a reasonable frame rate (e.g., requestAnimationFrame) and each frame passed to the model. Look at the discussion in the issue for additional context and any existing attempts. Key files to examine: the main model file (likely `index.js` or similar) and any image classification methods. Ensure the solution is efficient and handles cleanup of video resources.