撮影した動画をリアルタイムにエンコードする方法【FFmpeg】 | DevelopersIO
カフェチームの山本です。 前回の記事では、クラウド上で動画を処理するために、エッジデバイスから動画ファイルを送信する方法として、Pythonのプログラムを実装しました。（ここでは、予め動画ファイルが作成されていることが前提となっていました） 【Kinesis Video Streams】Pythonで動画ファイルを送信する 今回は、カメラで撮影した映像をすぐに送信するケースを考えます。送信する動画ファイルを作成するまでの時間（遅延）を短縮するために、撮影した画像をリアルタイムにエンコードする方法を調べました。この記事では、FFmpegを使用する方法を記載します。 実装したコード 早速結論ですが、以下のようなコードを実装することで、リアルタイムにエンコードできました。 video_writer.py from enum import Enum def video_filepath(devic
Pillow, OpenCVなどでの画像の扱いの違い - にせねこメモ
Pythonには画像処理のために画像を読み書きするライブラリがあり、画像ファイルをnumpy.ndarrayの形で読み込んだりそれを表示・保存したりできるものがある。 一方で、各ライブラリによって画像の形式がまちまちであったりして、同じnumpy.ndarrayでも変換が必要だったりする。 ここでよく引っかかるので調べてまとめておく。 環境 Python 3 Python 3.5.3 |Anaconda custom (64-bit)| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 NumPy: 1.13.1 OpenCV Python bindings (cv2): 3.1.0 Pillow (PIL): 4.2.1 SciPy: 0.19.0 matplotlib: 1.5.1 以下、RGBカ
OpenCV for Pythonの動画入力をThreadingで高速化する - （旧）反面教師あり学習
概要 Pythonのループ文でOpenCVのVideoCapture使ってたらめちゃ遅かったのでthreadingで速くした． モチベーション 通常のVideoCaptureは動画の読み込み時にメインスレッドが止まってしまうので速度があまり出ない． そこでthreadingを使うことで高速化を試みた． 既に同じことを行ってる英語記事があるが， この実装だとカメラからの入力が遅くてキューが空っぽになってしまったらメインスレッドが変なところで終了するのと， OpenCVのVideoCaptureの関数と戻り値の形式が異なったりして扱いにくかったので， そのあたりの問題を解消しつつ書いてみた． www.pyimagesearch.com つくったもの import threading import queue import cv2 class ThreadingVideoCapture: def
Raspberry PiとOpenCVによる画像認識で人の顔を判別する | パソコン工房 NEXMAG
超小型のシングルボードコンピューター「Raspberry Pi」は安価で拡張性も高いのが魅力ですが、実際に外部モジュールなどと連携して使用するためにはプログラムで機器の動作を制御する必要があります。 今回はRaspberry Piにカメラモジュールと画像認識ライブラリー「OpenCV」を用いて、カメラモジュールが捉えた画像から人の顔を判別して動作するプログラムをいくつかご紹介します。 画像認識の流れ 今回はRaspberry Piに接続したカメラモジュールで捉えた画像を「OpenCV」と呼ばれる画像認識ライブラリーを用いて人の顔かどうかを判別します。 「OpenCV（Open Source Computer Vision Library、オープンシーブイ）」はオープンソースの画像認識ライブラリ（プログラムの集まり）で、カメラが捉えた画像の解析、パターン認識による物体検出や機械学習のための画
(第4回)Python + OpenCV で遊んでみる(リアルタイム顔検知編)
目次 はじめに動画について動画処理おわりに はじめに 前回は、静止画において顔検出器を使い、顔を認識することが出来ました。 今度は動画でリアルタイムに顔検出をさせたいと思います。 動画について 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。 通常、テレビ等は30fps(frame per second:1秒間に30コマ)で表示されています。 動画処理 動画処理は、1フレームごとに読込み、画像処理をして描画を繰り返します。 import cv2 #動画を読込み #カメラ等でストリーム再生の場合は引数に0等のデバイスIDを記述する video = cv2.VideoCapture('inputVideo.avi') whi
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Python+OpenCVで画像をリサイズして保存する - iMind Developers Blog