Katere metode se uporabljajo za razdelitev videa na okvirje?
1. Enakomerni interval:
Ta metoda razdeli videoposnetek na okvirje z ekstrakcijo okvirjev v rednih intervalih. Če na primer iz videoposnetka izvlečete vsako 30. sličico, boste dobili hitrost sličic 30 sličic na sekundo (ob predpostavki, da je izvirni videoposnetek posnet pri 900 sličicah na sekundo).
2. Zaznavanje sprememb:
Algoritmi za zaznavanje sprememb analizirajo razlike v slikovnih pikah med zaporednimi sličicami, da prepoznajo pomembne spremembe. Ko je zaznana bistvena sprememba, se ekstrahira nov okvir. Ta metoda lahko učinkovito zajame prehode prizorov in premikanje predmetov.
3. Segmentacija na podlagi gibanja:
Tehnike segmentacije na podlagi gibanja izkoriščajo informacije o gibanju v videoposnetku za določanje meja okvirja. Algoritmi optičnega toka ali tehnike odštevanja ozadja se pogosto uporabljajo za sledenje gibanja in zaznavanje sprememb v prizoru. Okvirji so ekstrahirani, ko se vzorci gibanja bistveno spremenijo.
4. Zaznavanje robov:
Algoritmi za zaznavanje robov prepoznajo meje in prekinitve v video okvirjih. Te metode analizirajo spremembe intenzivnosti slikovnih pik in izločijo okvirje na podlagi pomembnih variacij robov. Segmentacija na podlagi robov se pogosto kombinira z drugimi tehnikami za izboljšanje natančnosti.
5. Segmentacija na podlagi histograma:
Segmentacija na podlagi histograma videoposnetek razdeli na okvirje na podlagi porazdelitve barve ali intenzivnosti. Okvirji so ekstrahirani, ko pride do pomembnih sprememb v histogramu, kar kaže na premik v vsebini scene.
6. Strojno učenje:
Algoritme strojnega učenja, kot so omrežja za globoko učenje, je mogoče usposobiti za prepoznavanje okvirjev v videoposnetkih. Te metode se učijo iz označenih podatkov ali uporabljajo tehnike nenadzorovanega učenja za učinkovito segmentiranje videoposnetkov.
7. Hibridni pristopi:
V praksi mnogi sistemi za obdelavo videa uporabljajo hibridne pristope, ki združujejo več tehnik segmentacije za doseganje boljših rezultatov. Na primer, kombinacija zaznavanja sprememb in zaznavanja robov je lahko učinkovitejša od uporabe ene ali druge metode.
Izbira metode segmentacije video okvirja je odvisna od specifične aplikacije in želenih rezultatov. Na izbiro ustrezne tehnike vplivajo dejavniki, kot so video vsebina, hitrost sličic in želena raven podrobnosti.