Внедряем видеопоток Один из вопросов, который может возникнуть – можем ли мы поддерживать видео в боксах, например – при. Поддержка видео присутствует в Machine Box, но проблема в том, что работа видеопотока может быть очень сложной, кроме того, у разных людей разные требования. Так что вместо поддержки видео сейчас, мы решили составить базовые примеры, чтобы показать, как внедрить video pipeline и интегрировать их с боксами, предоставленными Machine Box. Извлечение кадров видео в Python и OpenCV Первое, что нам нужно сделать, это открыть видео файл и извлечь кадры для обработки, для этого мы используем Python и OpenCV. Это несложно, и мы можем семплировать эти фрагменты, так как нам, скорее всего, не нужно рассматривать каждый кадр целого видео.

Counting fingers using Gesture recognition in Python and OpenCV. Хобби и стиль. Комментарии • 3.. Real-Time Object Detection in OpenCV with Automatic Perspective Correction!Izhar Shaikh. 2 года назад. Digit Recognition using OpenCV, sklearn and PythonBikramjot Singh Hanzra. 2 года назад. Hand recognition full source code OpenCVJacky Le.. License Plate Recognition with OpenCV 3: OCR License Plate RecognitionFrancesco Piscani. 3 года назад. Lane detection and steering module with OpenCV & ArduinoKittipong G. I use Opencv and C#. Open Source: Если понравилось видео,то поддержи меня пальцем вверх и подпиской. Opencv ALPR with Neuro Network (Распознавание авто номеров с помощью нейросети). Opencv Аlgorithm License Plate Recognition with Neuro Network (Распознавание автомобильных номеров с помощью нейросети). Jetson tx1 распознавание номеров. Russian Plate number recognition system.. Automatic License Plate Number Recognition. Getting Started, Automatic License Plate Number Recognition demo. Office web: Распознавание номеров от компании Галактион.

Одного кадра в секунду будет достаточно. Write ( ' n' ) Суть данного скрипта в том, чтобы открыть видео, и при помощи настраиваемой частоте кадров получить информацию об одном из них, а также сам кадр. Его мы получаем в кодировке base64 как JSON и выводим в стандартную выдачу.

Создаем видеопоток при помощи и обработчиков Go и HTTP Так как мы можем извлекать кадры и направлять их в стандартную выдачу, мы можем использовать Go для управления выполнением команд Python, отправки кадров в Facebox для определения, и получать отчет снова в браузере, при помощи API браузера EventSource. Это нужно нам для трансляции процесса обработки видео в реальном времени.

Выполняем Python скрипт при помощи Go Мы используем Go для управления жизненным циклом скрипта Python, чтобы извлечь видео. Для этого мы можем использовать exec.CommandContext, где мы можем передать параметры, а используя context.Context из http.Request, мы можем отменить выполнение в любое время. После выполнения мы можем прочесть stdout и декодировать JSON из команды. Давайте взглянем на фрагмент кода Go. После того, как вы поместили кадр в память, вы легко можете отправить его в несколько боксов Machine Box и выполнить проверку на адалт контент при помощи nudebox.

Так вам не придется проводить проверку видео дважды. Полезный совет. Сохраните ответ JSON из Facebox, наряду с кадром и данными видео базе данных или поисковике (например, Elastic Search). Так вы можете выполнять запросы и поиск своих видео. Используем Server Sent Events для отправления отчетов обратно в браузер Нам нужно работать в реальном режиме в браузере, и Server Sent Events позволяет нам это делать.

В Go это происходит прямолинейно, нам нужно только указать правильные заголовки, вот так.