А може просто не чиплятись за легасі і переходити на щось актуальне?
укажи ему твою версию cv2
import cv2
import time
# Загрузка детектора тела
body_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_fullbody.xml')
# Создание трекера
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
# Загрузка видео
video = cv2.VideoCapture('video_2024-02-16_01-11-35.mp4')
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # Получение FPS видео
start_time = time.time()
frame_count = 0
detect_interval = 5 # Обнаружение и инициализация трекера на каждом 5-ом кадре
while True:
ret, frame = video.read()
if not ret:
break
frame_count += 1
if frame_count % detect_interval == 0:
# Обнаружение тела человека
bodies = body_cascade.detectMultiScale(frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
if len(bodies) > 0:
(x, y, w, h) = bodies[0]
bbox = (x, y, w, h)
tracker.init(frame, bbox)
# Отслеживание объекта
success, bbox = tracker.update(frame)
if success:
(x, y, w, h) = [int(v) for v in bbox]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, f"FPS: {int(1.0 / (time.time() - start_time))}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,
(0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Frame", frame)
start_time = time.time()
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()
MOSSE быстр. Остальное намного медленнее. Если речь об одноплатнике, особо не разгуляешься. Конечно на малине этим заниматься - это онанизм, но нвидии у меня нема. Я переклацал все трекеры из списка - на живых пример большой разницы не заметил.
Ставил последнюю - 4.9.0
ХЗ - я собрал без особых проблем. Мануалы по сборке в инете есть.
Ну этот алгоритм медленнее, чего ждать. А по поводу потери/ложной цели - никто ж не говорил, что будет легко. Это ж не нейронка, а просто алгоритм. Готового решения никто не выложит.
Я прибрав малювалку прямокутника - хуярить аж бігом. Походу - там малювання з пайтона його пригнічує і уповільнює. Треба щось швидше, але вчора в мене GPT-чат поламався і почав хуйню замість кода генерувати.
Я з самого початку це казав - додавання машинного зору робить можливою автономну роботу дрона, але, виводить його в інший сегмент, в якому "ланцет", а ланцетів і в кацапів не те щоб багато.
detect_interval = 5 - слишком частое обращение к медленному детектору.
ну і буде раз в 30 кадрів обробка. А нахуя взагалі тоді трекать? Можна взагалі не трекать - результат такий саме
чот странно - у меня такой же cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255,0,0), 2, 1) и быстро рисует.ну і буде раз в 30 кадрів обробка. А нахуя взагалі тоді трекать? Можна взагалі не трекать - результат такий саме
Прискорь малювання. Коли я не малюю прямокутник - проблем немає, відос пролітає за пару секунд.
Помилка потрібна. Відхилення від центру, чи точки яка вважається за центр.
распаралеливай.
питон так устроен. Да и не только питон.
разшарь видеофайл.
Да все норм у питона с отрисовкой. Это с той стороны какие то проблемы.
Ясний хуй, але я по лінухам не сильно спеціаліст, а обробка відео - це те, чим я взагалі не займався.
Бльа. Сцк. Я 175 спеціальність - я Hardware Engineer. Може цим займеться 122 спеціальність - Computer Sciense?
Я перевірив композитний вихід малини.
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print("Ошибка открытия видеопотока")
exit()
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Невозможно прочитать кадр")
break
cv2.imshow('Camera', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()