Project 6: Multimodal Video Analysis and Summarization
Paso 2: Extraer fotogramas de vídeo
Extrae fotogramas de los videos para analizar su contenido visual. Este proceso implica tomar muestras de imágenes individuales del video a intervalos regulares (por ejemplo, cada pocos milisegundos o segundos) para crear una secuencia de fotogramas fijos.
Estos fotogramas sirven como base para el análisis visual, permitiendo que el sistema detecte objetos, reconozca acciones y comprenda la composición de la escena. La frecuencia de muestreo puede ajustarse según la complejidad del video y el nivel de detalle deseado en el análisis.
import cv2
def extract_frames(video_path, frame_rate=10):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames = []
count = 0
success = True
while success:
success, frame = cap.read()
if count % frame_rate == 0 and success:
frames.append(cv2.resize(frame, (224, 224))) # Resize for model compatibility
count += 1
cap.release()
return frames
# Example usage
video_path = "example_video.mp4" # Replace with your video file
frames = extract_frames(video_path)
print(f"Extracted {len(frames)} frames.")
Permítanme explicar este código de extracción de fotogramas:
Este código define una función extract_frames que procesa archivos de video para extraer fotogramas individuales. Así es como funciona:
- Configuración de la Función:
- Toma dos parámetros: video_path (ubicación del archivo de video) y frame_rate (tasa de muestreo, por defecto 10)
- Utiliza OpenCV (cv2) para el procesamiento de video
- Funcionalidad Principal:
- Abre el video usando cv2.VideoCapture
- Crea una lista vacía para almacenar los fotogramas
- Lee el video fotograma por fotograma
- Toma muestras de fotogramas según el parámetro frame_rate (cada décimo fotograma por defecto)
- Redimensiona cada fotograma a 224x224 píxeles para compatibilidad con modelos de aprendizaje automático
La tasa de muestreo puede ajustarse según el nivel de detalle necesario en el análisis y la complejidad del contenido del video.
La función devuelve una lista de fotogramas procesados que luego pueden utilizarse para análisis visual adicional, como detección de objetos y reconocimiento de acciones.
Paso 2: Extraer fotogramas de vídeo
Extrae fotogramas de los videos para analizar su contenido visual. Este proceso implica tomar muestras de imágenes individuales del video a intervalos regulares (por ejemplo, cada pocos milisegundos o segundos) para crear una secuencia de fotogramas fijos.
Estos fotogramas sirven como base para el análisis visual, permitiendo que el sistema detecte objetos, reconozca acciones y comprenda la composición de la escena. La frecuencia de muestreo puede ajustarse según la complejidad del video y el nivel de detalle deseado en el análisis.
import cv2
def extract_frames(video_path, frame_rate=10):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames = []
count = 0
success = True
while success:
success, frame = cap.read()
if count % frame_rate == 0 and success:
frames.append(cv2.resize(frame, (224, 224))) # Resize for model compatibility
count += 1
cap.release()
return frames
# Example usage
video_path = "example_video.mp4" # Replace with your video file
frames = extract_frames(video_path)
print(f"Extracted {len(frames)} frames.")
Permítanme explicar este código de extracción de fotogramas:
Este código define una función extract_frames que procesa archivos de video para extraer fotogramas individuales. Así es como funciona:
- Configuración de la Función:
- Toma dos parámetros: video_path (ubicación del archivo de video) y frame_rate (tasa de muestreo, por defecto 10)
- Utiliza OpenCV (cv2) para el procesamiento de video
- Funcionalidad Principal:
- Abre el video usando cv2.VideoCapture
- Crea una lista vacía para almacenar los fotogramas
- Lee el video fotograma por fotograma
- Toma muestras de fotogramas según el parámetro frame_rate (cada décimo fotograma por defecto)
- Redimensiona cada fotograma a 224x224 píxeles para compatibilidad con modelos de aprendizaje automático
La tasa de muestreo puede ajustarse según el nivel de detalle necesario en el análisis y la complejidad del contenido del video.
La función devuelve una lista de fotogramas procesados que luego pueden utilizarse para análisis visual adicional, como detección de objetos y reconocimiento de acciones.
Paso 2: Extraer fotogramas de vídeo
Extrae fotogramas de los videos para analizar su contenido visual. Este proceso implica tomar muestras de imágenes individuales del video a intervalos regulares (por ejemplo, cada pocos milisegundos o segundos) para crear una secuencia de fotogramas fijos.
Estos fotogramas sirven como base para el análisis visual, permitiendo que el sistema detecte objetos, reconozca acciones y comprenda la composición de la escena. La frecuencia de muestreo puede ajustarse según la complejidad del video y el nivel de detalle deseado en el análisis.
import cv2
def extract_frames(video_path, frame_rate=10):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames = []
count = 0
success = True
while success:
success, frame = cap.read()
if count % frame_rate == 0 and success:
frames.append(cv2.resize(frame, (224, 224))) # Resize for model compatibility
count += 1
cap.release()
return frames
# Example usage
video_path = "example_video.mp4" # Replace with your video file
frames = extract_frames(video_path)
print(f"Extracted {len(frames)} frames.")
Permítanme explicar este código de extracción de fotogramas:
Este código define una función extract_frames que procesa archivos de video para extraer fotogramas individuales. Así es como funciona:
- Configuración de la Función:
- Toma dos parámetros: video_path (ubicación del archivo de video) y frame_rate (tasa de muestreo, por defecto 10)
- Utiliza OpenCV (cv2) para el procesamiento de video
- Funcionalidad Principal:
- Abre el video usando cv2.VideoCapture
- Crea una lista vacía para almacenar los fotogramas
- Lee el video fotograma por fotograma
- Toma muestras de fotogramas según el parámetro frame_rate (cada décimo fotograma por defecto)
- Redimensiona cada fotograma a 224x224 píxeles para compatibilidad con modelos de aprendizaje automático
La tasa de muestreo puede ajustarse según el nivel de detalle necesario en el análisis y la complejidad del contenido del video.
La función devuelve una lista de fotogramas procesados que luego pueden utilizarse para análisis visual adicional, como detección de objetos y reconocimiento de acciones.
Paso 2: Extraer fotogramas de vídeo
Extrae fotogramas de los videos para analizar su contenido visual. Este proceso implica tomar muestras de imágenes individuales del video a intervalos regulares (por ejemplo, cada pocos milisegundos o segundos) para crear una secuencia de fotogramas fijos.
Estos fotogramas sirven como base para el análisis visual, permitiendo que el sistema detecte objetos, reconozca acciones y comprenda la composición de la escena. La frecuencia de muestreo puede ajustarse según la complejidad del video y el nivel de detalle deseado en el análisis.
import cv2
def extract_frames(video_path, frame_rate=10):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames = []
count = 0
success = True
while success:
success, frame = cap.read()
if count % frame_rate == 0 and success:
frames.append(cv2.resize(frame, (224, 224))) # Resize for model compatibility
count += 1
cap.release()
return frames
# Example usage
video_path = "example_video.mp4" # Replace with your video file
frames = extract_frames(video_path)
print(f"Extracted {len(frames)} frames.")
Permítanme explicar este código de extracción de fotogramas:
Este código define una función extract_frames que procesa archivos de video para extraer fotogramas individuales. Así es como funciona:
- Configuración de la Función:
- Toma dos parámetros: video_path (ubicación del archivo de video) y frame_rate (tasa de muestreo, por defecto 10)
- Utiliza OpenCV (cv2) para el procesamiento de video
- Funcionalidad Principal:
- Abre el video usando cv2.VideoCapture
- Crea una lista vacía para almacenar los fotogramas
- Lee el video fotograma por fotograma
- Toma muestras de fotogramas según el parámetro frame_rate (cada décimo fotograma por defecto)
- Redimensiona cada fotograma a 224x224 píxeles para compatibilidad con modelos de aprendizaje automático
La tasa de muestreo puede ajustarse según el nivel de detalle necesario en el análisis y la complejidad del contenido del video.
La función devuelve una lista de fotogramas procesados que luego pueden utilizarse para análisis visual adicional, como detección de objetos y reconocimiento de acciones.