¿Cómo exporto fotogramas para un dataset de machine learning?

Añade un video compatible, configura el intervalo y la salida, extrae los fotogramas, elige los que conservarás y descarga el ZIP. El modo dataset añade metadatos de imagen y listas de splits a las imágenes seleccionadas.

¿Con qué ajustes empieza el preset de dataset?

Empieza con extracción por intervalo, un segundo de intervalo, PNG y el patrón {name}_{index}. Los controles permiten cambiar el intervalo, formato, ancho máximo y patrón de nombre antes de extraer.

¿Qué campos tiene manifest.json?

El manifest raíz incluye tool, video, frames y generated_at. Cada entrada de fotograma incluye file, time_ms, index, width y height. El ZIP también contiene metadata/source-manifest.json con detalles de fuente, ratios de split, estado de anotación y metadatos ampliados.

¿La exportación incluye etiquetas o anotaciones?

No. Los metadatos de imagen COCO exportados tienen annotations y categories vacíos, y el archivo YOLO tiene un mapeo names vacío. Añade etiquetas y categorías en el flujo de anotación que elijas.

¿Esta herramienta evita fotogramas duplicados o leakage?

No. No puntúa desenfoque, elimina duplicados ni valida un split de dataset. Los archivos de split determinista solo describen fotogramas exportados; evalúa tu metodología antes de tratarlos como particiones de entrenamiento, validación y prueba.

PNG predeterminado · Artefactos ZIP · Metadatos

Exporta fotogramas de video y artefactos para datasets

Usa el preset de dataset para muestrear un video compatible, revisar los fotogramas y descargar imágenes con archivos de metadatos para tu siguiente paso.

Los controles del extractor están disponibles por ahora en inglés.

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Qué hace el preset de dataset

El preset ML Dataset empieza en modo intervalo: un fotograma por segundo, salida PNG y un patrón de nombres para dataset. Puedes cambiar el intervalo, elegir JPEG, PNG o WebP, definir un ancho máximo y seleccionar solo los fotogramas extraídos que irán al ZIP. Esta página documenta el flujo de exportación; elegir una estrategia de muestreo es otra decisión de diseño del dataset.

Qué incluye el ZIP descargado

El ZIP usa el nombre base saneado del archivo fuente seguido de -frames.zip. Contiene las imágenes seleccionadas, un manifest.json en la raíz, metadata/frames.csv, metadata/frames.json, metadata/frames.jsonl, metadata/source-manifest.json, metadata/coco-images.json, yolo/data.yaml, y splits/train.txt, splits/validation.txt y splits/test.txt. Los archivos COCO y YOLO describen solo imágenes: no incluyen etiquetas, anotaciones ni categorías.

Cómo funcionan los nombres y el manifest

De forma predeterminada, los nombres de dataset usan {name}_{index}: el índice empieza en uno y se completa a cinco dígitos, por ejemplo clip_00001.png. Puedes reemplazar el patrón con los tokens de nombre visibles en el extractor. El manifest raíz registra tool, video, frames y generated_at. Cada fotograma incluye file, time_ms, index, width y height; el source manifest añade detalles de fuente, ratios de split, annotation_status, bytes, tipo MIME y split.

Limitaciones actuales que debes considerar

Esta exportación no crea etiquetas, anotaciones, categorías, puntajes de desenfoque ni detección de duplicados. Sus listas deterministas de train, validation y test se generan desde metadatos de los fotogramas exportados; no sustituyen el diseño de splits por fuente ni una revisión de leakage. La decodificación y extracción también pueden variar según el video y el navegador. Revisa la salida antes de usarla para entrenamiento o evaluación.

Elige el siguiente paso correcto

Usa esta herramienta para crear e inspeccionar artefactos de exportación. Para automatización por línea de comandos, consulta la guía de extracción de fotogramas con FFmpeg. Para una extracción general en lugar de una exportación para dataset, abre el extractor de fotogramas.

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Cómo exporto fotogramas para un dataset de machine learning?: Añade un video compatible, configura el intervalo y la salida, extrae los fotogramas, elige los que conservarás y descarga el ZIP. El modo dataset añade metadatos de imagen y listas de splits a las imágenes seleccionadas.
¿Con qué ajustes empieza el preset de dataset?: Empieza con extracción por intervalo, un segundo de intervalo, PNG y el patrón {name}_{index}. Los controles permiten cambiar el intervalo, formato, ancho máximo y patrón de nombre antes de extraer.
¿Qué campos tiene manifest.json?: El manifest raíz incluye tool, video, frames y generated_at. Cada entrada de fotograma incluye file, time_ms, index, width y height. El ZIP también contiene metadata/source-manifest.json con detalles de fuente, ratios de split, estado de anotación y metadatos ampliados.
¿La exportación incluye etiquetas o anotaciones?: No. Los metadatos de imagen COCO exportados tienen annotations y categories vacíos, y el archivo YOLO tiene un mapeo names vacío. Añade etiquetas y categorías en el flujo de anotación que elijas.
¿Esta herramienta evita fotogramas duplicados o leakage?: No. No puntúa desenfoque, elimina duplicados ni valida un split de dataset. Los archivos de split determinista solo describen fotogramas exportados; evalúa tu metodología antes de tratarlos como particiones de entrenamiento, validación y prueba.

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