Как использовать TensorFlow для обработки видео?

@roxanne.hauck 

TensorFlow - это библиотека глубокого обучения, которая может использоваться для обработки видео. Здесь я расскажу о двух подходах, которые можно использовать для обработки видео в TensorFlow.

1. Использование сверточных нейронных сетей (CNN) для классификации видео. Сверточные нейронные сети являются мощным инструментом для обработки изображений и видео. Они используются для классификации видео, например, определения действия, которое выполняется на видео. Для этого можно использовать модели, такие как 3D сверточная нейронная сеть (3D CNN), которая может обрабатывать видео как последовательность кадров.
2. Использование TensorFlow Object Detection API для обнаружения объектов в видео. TensorFlow Object Detection API - это фреймворк, который можно использовать для обнаружения объектов в видео. Он позволяет обучать модели для обнаружения объектов на изображениях и видео, а также использовать предварительно обученные модели для обнаружения объектов на новых видео.

Для использования TensorFlow для обработки видео необходимо выполнить следующие шаги:

1. Загрузить видеофайл в память или использовать потоковое видео для онлайн-обработки.
2. Преобразовать каждый кадр видео в формат, который может быть обработан сверточной нейронной сетью или TensorFlow Object Detection API.
3. Обработать каждый кадр видео с использованием модели глубокого обучения.
4. Обработанные кадры можно объединить обратно в видеофайл или вывести на экран для онлайн-обработки.

Пример кода для обработки видео с использованием TensorFlow Object Detection API:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
from object_detection.utils import label_map_util
import cv2

# Загрузить модель обнаружения объектов
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile(PATH_TO_FROZEN_GRAPH, 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

# Загрузить метки объектов
label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# Запустить сессию TensorFlow
with detection_graph.as_default():
    with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
        # Получить ссылку на видеопоток
        cap = cv2.VideoCapture(PATH_TO