ビデオ特性化のためのPython20行のコード
ステーションBには、主にビデオをキャラクターに変換するために、キャラクターゴーストや動物のビデオがよく見られます。非常にハイエンドのように見えますが、実際の実装は非常に単純で、ビデオの特性化をすばやく実現するには、opencvモジュールに触れるだけです。しかしその前に、私たちが達成した効果を見てみましょう。
上記は撮影されたエフェクト写真の一部であり、以下は私たちのテーマに入り始めています。
1. OpenCVのインストールとイメージの読み取り
Pythonでは、pipを使用してインストールするだけでよく、コンソールで次のステートメントを実行します。
pip install opencv-python
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は、インストールの完了後に使用できます。まず画像を読みます：
import cv2
im = cv2.imread（ 'jljt'）＃画像を読む
cv2.imshow（ 'im'、im）＃画像を表示
cv2.waitKey（0）＃キーボード入力を
待つcv2.destroyAllWindows（）＃
最初に使用するメモリを破棄するcv2.imreadメソッドは画像を読み取り、ndarrayオブジェクトを返します。次に、imshowメソッドを呼び出して画像を表示します。呼び出し後にウィンドウが表示されます。このウィンドウは一瞬しか表示されないため、waitKeyを呼び出して入力を待機します。0を入力すると、無限に待機します。opencvはC ++で記述されているため、メモリを破棄する必要があります。
次に、OpenCVで
の基本的な操作ビデオを特徴付けるアイデアは、ビデオをフレームごとの画像に変換し、次に画像を特徴付け、最後にキャラクタービデオの効果を示すことです。キャラクターの描画を生成する前に、いくつかのOpenCV操作も確認する必要があります。
（1）グレースケール変換
グレースケール処理は非常に一般的な操作であり、元の画像には3層のBGRがあります（OpenCVでは、画像はBGRの形式で読み取られます）。私たちのグレースケール処理は、画像を白黒に変換するように直観的に見えますが、基本的には、計算によって画像の3つのレイヤーを1つのレイヤーに変換します。そして、この計算は私たちがすることを必要とせず、OpenCVで関数を呼び出すだけです：
import cv2 ＃画像を読み取る im = cv2.imread（' jljt.jpg ' ） ＃グレースケール変換 gray = cv2.cvtColor（frame、cv2.COLOR_RGB2GRAY）
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