Update tools/video_encode_tool.py

tools/video_encode_tool.py

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-# video_encode_tool.py — versão simples (beta 1.0)
-# Responsável por salvar um tensor 5D de pixels (B,C,T,H,W) em MP4, incrementalmente.
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-import torch
-import imageio
-import numpy as np
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-class _SimpleVideoEncoder:
-    def __init__(self, frame_log_every=8):
-        self.frame_log_every = frame_log_every
-
-    @torch.no_grad()
-    def save_video_from_tensor(self, pixel_5d: torch.Tensor, path: str, fps: int = 24, progress_callback=None):
-        """
-        Espera pixel_5d em [0,1], shape (B,C,T,H,W).
-        Escreve MP4 incremental, convertendo cada frame para (H,W,C) uint8.
-        """
-        # Move para CPU apenas para formar os frames HWC uint8 com baixo overhead
-        device = "cuda" if pixel_5d.is_cuda else "cpu"
-        B, C, T, H, W = pixel_5d.shape
-        if B != 1:
-            # Mantemos simples: um vídeo por chamada (B=1)
-            raise ValueError(f"Esperado B=1, recebido B={B}")
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-        with imageio.get_writer(path, fps=int(fps), codec="libx264", quality=8) as writer:
-            for i in range(T):
-                frame_chw = pixel_5d[0, :, i]  # (C,H,W)
-                frame_hwc_u8 = (frame_chw.permute(1, 2, 0)
-                                .clamp(0, 1)
-                                .mul(255)
-                                .to(torch.uint8)
-                                .cpu()
-                                .numpy())
-                writer.append_data(frame_hwc_u8)
-                if progress_callback:
-                    progress_callback(i + 1, T)
-                if i % self.frame_log_every == 0:
-                    print(f"[DEBUG] [Encoder] frame {i}/{T} gravado ({H}x{W}@{fps}fps)")
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-# Singleton global de uso simples
-video_encode_tool_singleton = _SimpleVideoEncoder()
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 # aduc_framework/tools/video_encode_tool.py
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 # Versão 1.4.0 (Conjunto de Ferramentas de Vídeo Finalizado)