Python中的视频数据集

Question

我是深度学习算法和机器学习以及处理数据的新手。我目前正在尝试使用带注释的视频数据集，我试图有一个关于我应该如何开始的简单例子。我知道，要使用视频数据集，我们首先需要从视频中提取图像，然后进行图像处理。然而，由于我是新手，我仍然很难理解这些步骤。我是通过这个链接来的，它很棒，但数据真的很大，无法在我的电脑上下载。https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/09/step-by-step-deep-learning-tutorial-video-classification-python/

任何关于示例的建议，我可以用来建立我的理解和了解如何处理这些数据集

Answer 1

这里有一种快速创建合成视频数据集的方法：

import numpy as np
import skvideo.io as sk
# creating sample video data (Here object is moving towards left)
num_vids = 5
num_imgs = 50
img_size = 50
min_object_size = 1
max_object_size = 5
for i_vid in range(num_vids):
imgs = np.zeros((num_imgs, img_size, img_size))  # set background to 0
vid_name = "vid" + str(i_vid) + ".mp4"
w, h = np.random.randint(min_object_size, max_object_size, size=2)
x = np.random.randint(0, img_size - w)
y = np.random.randint(0, img_size - h)
i_img = 0
while x > 0:
imgs[i_img, y : y + h, x : x + w] = 255  # set rectangle as foreground
x = x - 1
i_img = i_img + 1
sk.vwrite(vid_name, imgs.astype(np.uint8))
from IPython.display import Video
Video("vid3.mp4")  # the script & video generated should be in same folder

类似地，您可以创建视频，其中对象向其他方向移动。