まず動画は、静止画をパラパラアニメのように高速で映し出すことでスムーズに動いているように見えます。 その1コマの静止画をフレームといい、1秒間あたりに表示されるフレームの数によって表示速度（動きのなめらかさ）を表します。 PythonのOpenCVで動画ファイルやカメラ（内蔵カメラ・USBカメラ・Webカメラ）の映像を読み込んで処理するにはVideoCaptureクラスを使う。後述のように、ビルド時にVideo I/Oが有効化されていないと動画の処理はできないので注意。OpenCV: cv::VideoCapture Class Reference ここでは以下の内容につい … オプティカルフローとは、動画において、特徴点のフレームとフレームの差分（ベクトル）を表現する方法です。フレームレートは、通常一定なので、特徴点の速度を表現しているとも言えます。 python 3.6.3; opencv 3.3.1; Macの場合はbrewで手軽に環境構築が出来るのでおすすめします。 ※AVI動画をOpenCVで扱うにはcontribのffmpegを入れることをおすすめします。Python2やOpenCV2は大きく構造が違うのでご注意ください。 動画（カメラ）から動体検知する流れ 解析した動画は↓のようになります。 動いているものだけを検出できるように白黒画像（2値化）に変換されています。 （元動画は、 【モーショントラッキング】テニス選手の移動量や軌跡をデータ化する でご覧になってください。 このコードを実行すると、どのくらいの時間がかかるんだろう？と気になったことはありませんか？ プログラムを書くときに、その処理時間を気にするのはとても重要なことです。 Pythonのプログラムの中ではtimeモジュール、IPythonやJupyter 久しぶりの投稿。大学の自由課題で作ったPython と OpenCVを使った物体認識のサンプル(処理速度すごく遅い)。 環境は macOS High Sierra, Python3.6.1, OpenCV 3.3.0 街で撮ってきた動画をYolo v2とTiny Yoloで解析して、速度と精度のトレードオフがどの程度か肌感覚で知ることが出来た。 Yolo v2とは 先日写真に適用していたかなり性能の良い物体検出 アルゴリズム とその学習済データ。 動画解析¶ Meanshift と Camshift 既に色に基づく追跡を扱いましたが，簡単でしたよね．今回は “Meanshift” という，物体追跡のためのより良いアルゴリズムと，Meanshiftの改良版である “Camshift” … I2Cの速度・アドレス変更時の波形をアナライザで確認しました。Pythonとraspberry piでテストして測定動画を撮っており、I2C通信の使い方・基礎を確認したい方におすすめです。前回はデフォルトの設定でI2C通信を確認以前の記事で 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。 動画について. 今回はUdemyの講座の1つである、【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門を受けてきました。Pythonを使った画像処理を学ぶことができます。また、OpenCVの使い方を学びたいと考えている方にもおすすめの講座です。それでは、詳しく解説していきます。 空撮動画の解析 ドローンなどにより撮影した動画からドローンの位置や速度を逆計算します。最後には動画からの情報を元に航空写真のようなモザイキングマップを復元します。 オプティカルフロー可視化 Pythonで作れるものは大きく分けて3つあります。 WEBアプリ データ解析／分析ツール 人工知能 の3つです。 具体的に実際にどんなモノを作れるのか、例をあげながらご紹介していきます。 WEBアプリ Pythonで1番作られているものはこのWEBアプリでしょう。 Pythonで床を跳ねる質点の運動を物理シミュレーションするプログラムをご紹介します．シミュレーションの結果をUnrealを用いて表示します．シンプルな例を題材にしているので，物理に親しみのない方もわかりやすい内容となっています．
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