Problème de localisation d'action dans la compréhension vidéo

Le problème du positionnement des actions dans la compréhension vidéo nécessite des exemples de code spécifiques

Dans le domaine de la vision par ordinateur, la compréhension vidéo fait référence au processus d'analyse et de compréhension des vidéos. Il aide l'ordinateur à identifier diverses actions et l'emplacement des actions dans la vidéo. Dans la compréhension vidéo, la localisation de l'action est une question clé, qui implique de déterminer avec précision l'emplacement de l'action dans la vidéo.

L'objectif de la localisation des actions est d'identifier avec précision les actions dans la vidéo pour une analyse ou une application plus approfondie. Il existe de nombreuses méthodes pour localiser les actions, et l’une des méthodes couramment utilisées est basée sur l’apprentissage profond. L'apprentissage profond est une méthode d'apprentissage automatique qui apprend et reconnaît des modèles et des fonctionnalités complexes en entraînant des réseaux de neurones.

Ci-dessous, je présenterai une méthode de positionnement d'action couramment utilisée et fournirai des exemples de code spécifiques. Cette méthode est basée sur le modèle de détection de cible du réseau neuronal convolutif (CNN) et combinée au calcul du champ de flux optique.

Tout d'abord, nous devons préparer un ensemble de données vidéo étiquetées, dans lequel chaque vidéo a une étiquette d'action correspondante et une annotation d'emplacement d'action. Nous utilisons ensuite cet ensemble de données pour former un modèle de détection d'objets tel que Faster R-CNN ou 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()

Le code ci-dessus effectue une détection de cible sur la vidéo image par image, trouve l'emplacement de l'action et l'annote dans la vidéo. Le code utilise le modèle Faster R-CNN dans le framework PyTorch pour la détection d'objets et utilise la bibliothèque OpenCV pour traiter et afficher la vidéo.

Il convient de noter qu'il ne s'agit que d'un exemple simple et que la méthode de positionnement de l'action réelle peut être plus complexe et sophistiquée. Dans les applications pratiques, l'ajustement et l'optimisation des paramètres doivent également être effectués en fonction de conditions spécifiques.

Pour résumer, la localisation des actions est un problème important dans la compréhension vidéo et peut être réalisée grâce à des modèles d'apprentissage profond et de détection de cibles. Les exemples de code fournis ci-dessus peuvent nous aider à comprendre le processus de base du positionnement de l'action et fournir une référence pour des recherches et des applications ultérieures. Cependant, il convient de noter que la méthode de mise en œuvre spécifique peut varier en fonction des scénarios d'application et des besoins, et doit être ajustée et optimisée en fonction de la situation réelle.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!