動画情報は1フレームごとに取得できるので、OpenCV機能を使って加工した上で動画に保存するのがいいでしょうね。 その他、フレームレートなどの基本情報が取得できます。 grabber framerate = mInputGrabber.getFrameRate()); JavaCVでの動画出力 こちらもJavaCVでの動画入力と同様、1フレームご...
出力先(例: "output/") 「人物 Me の素材」にありったけの「画像」素材を置く 「人物 He の素材」に「動画」を置く(この動画の顔が人物 Me に置き換わります) もし動画以外に「人物 He」の顔を含む素材が別途あれば精度を上げることができます。【...
これで大量の動画データから超大量のデータ・セットを独自生成することがあまり手間ではなくなりました。 オートアノテーション最高!! 単に高精度のFaster R-CNNでオブジェクトディテクションをしているだけですので、ふ〜ん、という感じの方々が多いとは思います。
OpenCV2のオブジェクト・トラッキングに関する記事です。ウェブサイトに公開されている実装コードに、任意の動画ファイルを食わせたところ、__複数の公開コード__に__共通する「コードの修正ポイン…
入門書を参考に動画から魚が移った場面を抽出しようとしていますがエラーがでてしまいます。 実行しようとしているコード import cv2 import os, glob, pickle from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, metrics ...
これで出力されるのは先ほど紹介した背景白の画像なので、これを反転して領域検知に使います。わかりにくいですが、白黒の場合「白」の方が値が高いため(255)、輪郭検出を行う場合輪郭が白で描画されている画像を入力として与える必要があります。