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。
解決したいこと 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 from sklearn.ensemble import ...
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…
出力画像を画面に出力します (Displayという名前の方が良かったかも) 環境依存部、仕様依存部を綺麗に分けてみる 環境依存、非依存という観点で、処理を分類してみます。 Input カメラ制御、あるいは動画ファイル読み込みなどは環境に依存して処理が変わる(同じコードを使えない)ため、環境依存 Op...
特に verbose などの詳細出力は「何が起きているか」の大雑把な把握と「問題発生箇所」の特定に役立ちます。 置き換えた画像を動画に変換する ffmpeg -i scene%06d.png -c:v libx264 -vf "fps=30,format=yuv420p" output.mp4以上。再生してみて、いい感じだったら成功です。お楽しみください。