0. tensorflow object detection API bounding box 座標につい... 回答 この処理が数秒かかる処理で、何もしないとこの処理の部分で動画がかなりの時間フリーズします。, 現状、フレームに対して行なっている重い処理は、クラスインスタンスのメソッドになっています。 次に、②動画の現在の再生フレームとFPSから、動画再生開始からの理想の経過時間を算出します。 ブログを報告する, //cap.set(CAP_PROP_POS_FRAMES, 100); //100フレーム目から再生, //画像処理で何か重たい処理をする場合, ここでは20ms画像処理に時間がかかるとする, //Sleep(20); 画像処理で何か重たい処理をする場合, ここでは20ms画像処理に時間がかかるとする, //img = myEffect(img); のように、ここで表示する動画にリアルタイムでエフェクトをかける, 【C++ OpenCV】VisualStudio 2015で、C++ & OpenCVの環境構築, 音声は同期的に再生され、再生し終わったときにPlaySound関数がreturnされます。デフォルトの再生モード, pszSound(第一引数)がファイル名を表すときに使用。音声ファイルが見つからなかった場合、PlaySoud関数はSND_NODEFAULTがセットされていなければデフォルトの, pszSoundがNULLでPlaySound関数が呼び出されるまで、音源をリピートします。SND_LOOPをセットするには、SND_ASYNC もセットしなければなりません, 音声ファイルが見つからなかっとき、SND_NODEFAULTがセットされている場合は何も再生せずにreturnします。SND_NODEFAULTがセットされていない場合、デフォルトの音源が再生されます, SND_SENTRYがセットされている時、PlaySound関数が呼ばれるとSoundSentryイベント(音声のvisual cueを表示するためのもの)が起こります。. wait_timeは、設定した速度で動画を再生するためにwaitkey()で何ms待てばよいかを表す値ですが、動画の表示や画像処理が追い付かなくなると、この値がマイナスになります。 しかし、ファイルの動画の処理を実行したところ実際は1秒しか目を閉じていない動画が、再生速度の低下(?)によって5秒ほど目を閉じているといった様子です。 教えてもらった部分をコメントアウトしたところ、逆に再生速度が早くなりました。 | OpenCVを使ったPythonの画像処理について、webカメラで撮影して保存された動画ファイルを再生する処理を行います。単に再生するだけでは動画の速度がコンピューターの処理で早くなります。そこで、その再生速度の調整を行った処理を扱います。 ロードするリソースを含む実行可能ファイルのハンドルを表します。, 音声が再生されている途中にOpenCVで動画表示を行うため、PlaySound関数は音源再生を始めたらすぐにreturnする必要があります。よって、, のように、SND_ASYNCをセットしてください。 多少処理が早くなる程度で、結局動画がフリーズしてしまう問題になります。 Copyright © 2018 code-graffiti.com All Rights Reserved. # Each box represents a part of the image where a particular object was detected. 原因は勿論、動画を1フレームだけ表示するのにかかる時間が一定ではないため、動画の再生スピードがぐちゃぐちゃになっているのです。, これを解決するために、waitKey()の待ち時間の値を動的に調整するという対策を取ります。, まず、➀clock()関数を使って再生開始からどれくらい時間がたったのかをミリ秒単位で取得します。 1 / クリップ 1 / クリップ 概要 openCVで動画の任意の地点から再生を開始する方法をまとめる。 これまではwhileループで1フレームずつ取得し読み飛ばしていた。しかし、この方法はあまりにも無駄が多い・・・時間もかかるし、HDDにも悪影響が出そう。 ということで、もう少し効率の良い方法を調べてみた。 実装は素直ですが考えることは多いです。 PythonでOpenCVを使うとプログラマの思い通りに、しかも簡単に動画を編集することができます。ここでは動画の再生速度を元よりもスローにしたり、高速にしたりといった調整を行う方法を紹介します。, こんにちは。wat(@watlablog)です。動画編集は高価なソフトを使うのも良いですが、無料のPythonでも色々できます!ここではOpenCVを使って動画の速度を自由に変更する方法を紹介します!, まずは動画の速度を遅くするスロー再生ですが、これは動画のFPS(Frames Per Second)という1秒当たりに表示させるフレームの枚数の設定を小さくすることで実現させます。, 例えば野球のボールがバットに当たる瞬間、物が衝突する瞬間、風船が割れる瞬間…と通常の速度で撮影された動画では一瞬で終わってしまう現象をゆっくりじっくり見せることができます。, 高速な現象をゆっくり見ることで、その時にどういう挙動をしていたかを確認することができるので、実験評価目的でも利用されることがよくありますね。, 単調な映像を早送り再生をすることで、「視聴者のストレスを軽減する効果」を出します。, 他にも、変化の少ない現象をあえて高速で見せることで、変化の本質的な意味を捉えやすくする目的で早送りは使われたりします。, それではスロー再生と早送り再生を実現する動画の作り方をPythonコードで説明していきます。, これは「Python/OpenCVでWebカメラ!撮影した動画を保存する」で紹介したWebカメラで撮影した動画です。, 以下に動画を読み込み、FPSを調整して動画の再生速度を変更するプログラムの全コードを載せます。, 関数の中身の基本は先ほど紹介したWebカメラの映像を保存する記事内のコードと似ています。fpsを元の動画から取得した後にfps_newと新しいフレームレートを指定して動画を保存している所が違いになります。, 「scale_factor = 0.1」とFPSにかけるスケールファクターを小さくしてみましょう。, コードの実行結果として1/10倍速や3倍速の動画が生成されることを確認し、自在に動画再生速度を変更できることがわかりました。, 動画再生速度はFPSを変更することで簡単に変えられるね!Twitterでも関連情報をつぶやいているので、wat(@watlablog)のフォローお待ちしています!, 機械工学を専攻し大学院を修了後、 連続した画像(パラパラ漫画のうような画像)から一つの動画を作ったのでメモを残しときます。 環境 Windows8.1 Visual Studio 2013 OpenCV3.0 参考URL 初めてのOpenCV開発 ― highgui/imgcodecs/videoioモジュール【OpenCV 3.1.0】 - Buil… 理想的には、whileがifの処理が走っている間も周りながら、フレームに対して行う処理も別スレッドもしくは別プロセスで行うような感じにしたいと思っています。処理が走っている間は、例えば、concurrent.futureとかなら、runningとかで制御できれば良いですね。, 並行処理、並列処理などが該当するかと思ってmultiprocessing, concurrent, asyncioなど試して見たのですが、 keras-yolo3 エラーValueError: Dimension 0 in both sha... 回答 音声は再生されているから動画もリアルタイムで表示する必要があります。しかし、↑のプログラムだと、必ずすべてのフレームを読み込むので、いつか処理が追い付かなり、動画の再生速度が遅くなってくる...ということが起こります。, よって、動画の1フレーム表示にかかる時間が増えた場合に、強引に表示FPSを落として、なんとしてもリアルタイムで表示する。という処理が必要です。, 変更したのは↑のfor文の中の、「//追加部分」の所です。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.config, スペックは下記です 8GB 1867 MHz DDR3, teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。, 評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。, 上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。, 基本的に Deep Learning は GPU を使うべきなのですが、Mac ということは増設したりは無理ですよね。 関連記事: OpenCVのビルド情報を確認するgetBuildInformation() Video I/Oを有効にしてビルドする方法は環境によって様々なのでここでは触れない。 Macの場合はHomebrewを使ってbrew install opencvでインストールすればffmpegも同時 … Python, OpenCVを用いてキャプチャした画像に対して、tensorflowで学習したモデルを使って物体認識を行い、 OpenCVで作成した動画をサイトで表示する場合、ローカルで再生できていても、ブラウザ上では突然プレビューがでなり、ハマることがあります。原因の特定が難しい現象ですが、動画を作成する際にH.264形式でエンコードするとうまくいきました。その方法を解説します。 # Score is shown on the result image, together with the class label. 動画のFPSをなるべく落とさずに、処理結果を画像に表示しながら、動画として再生させたいです。, ただし、どのように処理を工夫すればいいか分かりません。バッファリングや並列処理等、ナレッジや処理のベストプラクティスを教えていただけないでしょうか?, 上記の該当のソースコードの 処理のデータのやり取りはどうするのか、 MacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015) All rights reserved. という2点です。, 1つ目は、時系列データなので遅延が蓄積します。 PythonでOpenCVを使うとプログラマの思い通りに、しかも簡単に動画を編集することができます。ここでは動画の再生速度を元よりもスローにしたり、高速にしたりといった調整を行う方法を紹介します。 このサイトにあるvideostab.cppのソースコードは入力動画のブレを補正した動画を出力してくれるものです。コンパイルして、 ./a.out 動画名.avi と実行すると、補正前の動画と補正後の動画が並んで表示されます。補正後の動画のみを保存したいので、適当な場所に Vi