Python OpenCVで動画をフレーム毎に画像保存 - Qiita
import cv2 import os def extractFrames(pathIn, pathOut): if not os.path.exists(pathOut): os.mkdir(pathOut) cap = cv2.VideoCapture(pathIn) count = 0 while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == True: cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "frame_{:06d}.jpg".format(count)), frame) count += 1 else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() def main(): extractFrames('video.mp4', 'outputdir')
【python】ASINからISBN13（JAN）を作成するpythonコード【書籍用】｜Jun_python_Django
Amazon のAPIを利用していると、ASINをISBN13に変換したいことが多く、調べたら意外と古い情報しかなかったので、まとめておく。 このくらいの処理だったら、APIをかまさずに手元で処理したかった。 ASINとはAmazonが設定している10桁の商品のコードで、書籍の場合は、ISBN10桁のコードの、末尾1桁のチェックデジット違い、で登録されている様子。 ISBNは書籍のバーコードなどにも印字されている、13桁の書籍の商品コード。同様に末尾1桁はチェックデジット。頭の3桁はほぼ978で始まり、ISBN10は978を省いたもの。（例外もあるが） つまり ISBN：13桁（978XXXXXXXXXD） ISBN：10桁（XXXXXXXXXD） ASIN：10桁（XXXXXXXXXD'） XX〜は同じだが、DとD’は別の数字。 上記が前提知識で、変換については下記より。 ＜チェックデジ
【深層学習】Pythonで、シーンから映画のタイトルを予測するモデルを作る【実装】 - Qiita
概要 この記事は何か？ シーンから映画のタイトルを予測するモデルを深層学習で作成するための記事 せっかくやるので、人間と人工知能に競わせます。 対象読者 動画を分析することに興味がある初心者の方 深層学習？何ができるの？て方 人間 VS 深層学習に興味がある方 映画が好きな方 背景/問題提起 見たことのない映画のシーンをみて、どの映画のシーンか、あなたはすぐに答えることはできますか？ かなり難しいかもしれませんが、よほどの映画好きの方なら可能かもしれません。 しかし、その映画が長編シリーズの一つであったとしたらどうでしょうか？ 映画には長編シリーズになっているものがたくさんあります。 スターウォーズ、スパイキッズ、スパイダーマン、バットマン、ハリーポッター…etc いくらでもあげることができます。 この記事では、映画の中でも特に同シリーズの作品を見分けることを目的とした 深層学習モデルをV
ゼロからはじめるPython(35) OpenCVで監視カメラを自作してみよう
前回、高機能な画像動画ライブラリのOpenCVに関して、インストールから簡単な使い方を紹介した。今回は、OpenCVのWebカメラの機能を利用して、自作の監視カメラを作ってみよう。ここでは、留守宅に侵入者があった場合に画像を保存するというものを作ってみよう。 監視カメラを実行したところ - 侵入者があると画像をファイルに保存する Webカメラをセットアップしよう 最近のノートPCには、だいたいWebカメラが付いているので、今回は、これを利用しよう。もし、Webカメラが付いていないとしても、2000円ちょっと出せば、USBのWebカメラが入手できる。そして、OpenCVがインストールされていれば、手軽にWebカメラの画像を取得出来る。OpenCVのインストールについては、前回紹介した。 OpenCVでWebカメラの画像を得るには、以下のようなプログラムを記述すれば良い。以下のプログラムを「c
【opencv 基礎知識 #4】動画の手ぶれ補正をpython実装 (AKAZE, KNN, RANSAC) - MotoJapan's Tech-Memo
行動認識が多かったので、半日くらいで動画の手ぶれ補正を作ってみた。 実装は数多あるので、そのうちコードをリファクタリングしたらGithubに載せようかと思う。 （すぐほしい人がいたら、コメントください） すぐ忘れることをメモ。 結果 動画の通り、チューニングしなくても結構いい感じになっている。 上が補正前/下が補正後。 www.youtube.com 今年GWに山登りした時に撮った動画ですが、手ぶれを気にせず雫が落ちていくのが見れます。（最高です） これもっと精度良くして無限ループすると、湯水のように時間が費やせそうです。 アルゴリズム これを実装すれば基本的には動く。 動画を読み込み、フレームを読み出す 特徴量抽出する(AKAZE) キーポイントマッチングする(Brute-Force, KNN) 透視投影変換行列を求める(RANSAC) 画像を回転する メモは以下。 1. 動画を読み込み
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https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py
