Masalah penyetempatan tindakan dalam pemahaman video

Masalah penentududukan tindakan dalam pemahaman video memerlukan contoh kod khusus

Dalam bidang penglihatan komputer, pemahaman video merujuk kepada proses menganalisis dan memahami video. Ia membantu komputer mengenal pasti pelbagai tindakan dan lokasi tindakan dalam video. Dalam pemahaman video, penyetempatan tindakan ialah isu utama, yang melibatkan cara menentukan dengan tepat di mana tindakan itu berlaku dalam video.

Matlamat penyetempatan tindakan adalah untuk mengenal pasti tindakan dalam video dengan tepat untuk analisis atau aplikasi lanjut. Terdapat banyak kaedah untuk mencapai penyetempatan tindakan, dan salah satu kaedah yang biasa digunakan adalah berdasarkan pembelajaran mendalam. Pembelajaran mendalam ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari dan mengenali corak dan ciri yang kompleks dengan melatih rangkaian saraf.

Di bawah, saya akan memperkenalkan kaedah penentududukan tindakan yang biasa digunakan dan memberikan contoh kod khusus. Kaedah ini adalah berdasarkan model pengesanan sasaran Convolutional Neural Network (CNN) dan digabungkan dengan pengiraan medan aliran optik.

Pertama, kami perlu menyediakan set data video berlabel, di mana setiap video mempunyai label tindakan dan anotasi lokasi tindakan yang sepadan. Kami kemudian menggunakan set data ini untuk melatih model pengesanan objek seperti Faster R-CNN atau YOLO.

import cv2
import numpy as np
import torch
from torchvision.models.detection import FasterRCNN
from torchvision.transforms import functional as F

# 加载预训练的 Faster R-CNN 模型
model = FasterRCNN(pretrained=True)

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
        
    # 将帧转换为 PyTorch 张量
    frame_tensor = F.to_tensor(frame)
    
    # 将张量传入模型进行目标检测
    outputs = model([frame_tensor])
    
    # 获取检测结果
    boxes = outputs[0]['boxes'].detach().numpy()
    labels = outputs[0]['labels'].detach().numpy()
    
    # 根据标签和边界框绘制出动作位置
    for i in range(len(boxes)):
        if labels[i] == 1:  # 动作类别为 1
            x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    # 按下 q 键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Kod di atas melakukan pengesanan sasaran pada bingkai video demi bingkai, mencari lokasi tindakan dan menganotasinya dalam video. Kod ini menggunakan model R-CNN Faster dalam rangka kerja PyTorch untuk pengesanan objek dan menggunakan perpustakaan OpenCV untuk memproses dan memaparkan video.

Perlu diingat bahawa ini hanyalah contoh mudah, dan kaedah penentududukan tindakan sebenar mungkin lebih kompleks dan canggih. Dalam aplikasi praktikal, pelarasan dan pengoptimuman parameter juga perlu dijalankan mengikut keadaan tertentu.

Untuk meringkaskan, penyetempatan tindakan ialah isu penting dalam pemahaman video dan boleh dicapai melalui pembelajaran mendalam dan model pengesanan objek. Contoh kod yang disediakan di atas boleh membantu kami memahami proses asas penentududukan tindakan dan menyediakan rujukan untuk penyelidikan dan aplikasi lanjut. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa kaedah pelaksanaan khusus mungkin berbeza-beza bergantung pada senario dan keperluan aplikasi, dan perlu diselaraskan dan dioptimumkan mengikut situasi sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah penyetempatan tindakan dalam pemahaman video. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!