Open electronicsdiy opened 3 years ago
import numpy as np import cv2, types, argparse # https://emotionexplorer.blog.fc2.com/blog-entry-104.html # https://emotionexplorer.blog.fc2.com/blog-entry-103.html #以下、初期化定義されないまま使われている start_sec = 1 end_sec = 100000 # 動画ファイルをコマンドライン引数で受け取るようにする parser = argparse.ArgumentParser(description='Motion Vector Visualization') parser.add_argument('--file_path', type=str, help='path to movie file', required=True) parser.add_argument('--start_frame', type=str, help='frame_step_num to be analizedanalysis', default=1) args = parser.parse_args() file_path = args.file_path start_frame = int(args.start_frame) # 縮小画像取得 def grab(cap, sc): _, frame = cap.read() # 画像縮小 resize_img = cv2.resize(frame, None, fx=sc, fy=sc, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) return resize_img # オプティカルフロー解析描画 def drawOptFlow(img, gray, flow, step=16, dispsc=10): cimg = img.copy() h, w = img.shape[:2] y, x = np.mgrid[step/2:h:step, step/2:w:step].reshape(2,-1).astype(int) dx, dy = flow[y,x].T * dispsc dist = np.sqrt(dx**2+dy**2) idx = np.where(3 < dist) x, y = x[idx], y[idx] dx, dy = dx[idx], dy[idx] lines = np.vstack([x, y, x+dx, y+dy]).T.reshape(-1, 2, 2) lines = lines.astype(np.int32) fx, fy = flow[y,x].T #print(x) #x, y, dx, dyはそれぞれ行列。空行列のときもある。 #cv2.polylines(cimg, lines, False, (0, 0, 255),2) cv2.polylines(cimg, lines, False, (255, 0, 255), 1, 8) #cv2.arrowedLine(cimg, \ # pt1=(int(x), int(y)), \ # pt2=(int(x+dx), int(y+dy)), \ # color=(255, 0, 0), # thickness=2, # line_type=cv2.LINE_4, # shift=0, # tipLength=0.5) return cimg # def optflow(cap, start_sec, end_sec): def main(): cap = cv2.VideoCapture(file_path) if not cap.isOpened(): exit() # 動画開始フレーム指定(1フレーム30とする) fpos = start_frame*30+2 cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, fpos) # ShiTomasi cornerパラメータ定義 feature_params = dict( maxCorners = 100, qualityLevel = 0.2, minDistance = 7, blockSize = 7 ) # lucas kanade オプティカルフローパラメータ lk_params = dict( winSize = (30,30), maxLevel = 2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) ###以上、１本目のサイトのmain()から移植 ###以下、２本目のサイトのoptflow()から移植 # 色 color = np.random.randint(0,255,(100,3)) # 縮小画像取得 frame1 = grab(cap, 0.5) prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 動画開始フレーム指定 fpos = 30 * start_sec cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, fpos) hsv = np.zeros_like(frame1) hsv[...,1] = 255 # loopend = (end_sec - start_sec) * 30 # for j in range(0, loopend): # While Trueに変更 while True: # 縮小画像取得 frame2 = grab(cap, 0.5) next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # オプティカルフロー解析 flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # オプティカルフロー解析描画 rgb2 = drawOptFlow(frame2, next, flow, 16) # ウィンドウのサイズが小さいので、大きくする height = rgb2.shape[0] width = rgb2.shape[1] resized_output_img = cv2.resize(rgb2, (int(3.0*width), int(3.0*height))) cv2.namedWindow("Video", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Video", resized_output_img) # オプティカルフロー解析描画 #cv2.imshow('Display',rgb2) # ESCキー押下で終了 k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break prvs = next cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()
Having refered to below websites, I just wrote one Python script file.
Output result is as shown below.
F-22 Fifhter movie
Human motion movie
Olympic Equestrian movie
Code to have been run