视频预处理需四步：时间对齐（统一时长后均匀抽帧）、空间归一化（短边缩放+中心裁剪）、轻量增强（禁用旋转/尺度变换）、光流补充（TV-L1算法生成双通道）；最终存为HDF5/LMDB格式并校验完整性。
训练动作识别模型前，视频预处理直接影响模型能否学到有效时序和空间特征。关键不是“把视频变小”，而是保留动作关键帧、统一时空结构、适配网络输入要求。
动作识别依赖帧间变化，不能简单等间隔采样。需根据视频时长和模型帧数要求做动态调整：
动作发生在人体局部区域，但模型看到的是整帧图像。需在不失真前提下聚焦主体、抑制干扰：
RGB帧隐含运动信息弱，尤其慢速动作。可额外生成双通道光流图作为第二输入模态：
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频繁IO是训练瓶颈。避免实时解码视频文件，应提前固化为内存友好的格式：
基本上就这些。预处理不复杂但容易忽略细节——比如没做时间对齐导致batch内帧数不一致，PyTorch DataLoader直接报错；或者光流未归一化，梯度爆炸。稳住这四步，模型才能真正学动作，而不是学背景或压缩伪影。
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