Эффективный способ очистить 8752 изображения от очень похожих.

Вопрос или проблема

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture("siang.mp4")
net, image = vidcap.read()
count = 0
while net:
    cv2.imwrite("frame" + str(count)+ ".jpg" , image)
    success,image = vidcap.read()
    print("Считан новый кадр: ", success)
    count +=1
    if (count==5139): #оценочные секунды из длительности видео
        break;

Ответ или решение

Уважаемый пользователь,

Проблема обработки изображений

Запрос на очистку 8752 изображений, полученных из одного часа видеозаписи с CCTV, представляет собой интересную задачу в области обработки изображений. Ваше первоначальное предложение алгоритма кажется многообещающим, однако его эффективность можно значительно улучшить.

Анализ предложенного метода

Ваш текущий план включает несколько этапов:

1. Преобразование изображения в массив Numpy.
2. Вычитание одного изображения из другого и сравнение степени сходства.
3. Повторение процесса для всего набора данных.

Однако такая стратегия может оказаться неэффективной по нескольким причинам:

• Высокая вычислительная сложность. Операция вычитания всех 8752 изображений позволит вам сгенерировать большое количество пар (8752 * 8751 / 2 = 38,269,876 пар), что требует значительных вычислительных ресурсов и времени.
• Дублирование усилий. Выражение „сходства“ через вычитание изображений не всегда является лучшим показателем, и потребуется более совершенный метод оценки.

Рекомендации по улучшению метода

1. Использование методов компьютерного зрения и машинного обучения:

   • Примените методы, такие как Сравнение гистограмм или Кросс-корреляция, которые позволят более эффективно оценить сходство изображений.
   • Рассмотрите возможность использования алгоритмов, основанных на признаках (например, SIFT, ORB), вместо простого сравнения пикселей.

2. Использование кластеризации:

   • Кластеризация изображений позволит вам объединить схожие изображения в группы, что упростит процесс фильтрации и выявления дубликатов. Алгоритмы, такие как K-Means или DBSCAN, могут быть полезны для этой задачи.

3. Параметризация этапа, связанного с толщиной кадров:

   • Вместо того чтобы сравнивать каждую пару изображений, генерируйте уникальные представления, чтобы сравнить их только один раз. Например, можно взять случайные изображения и сравнить их с другими, предварительно отфильтровав изображения, которые отличаются по цветовой палитре или другим критериям.

4. Оптимизация в плане памяти и хранения:

   • Изучите методы оптимизации памяти, такие как уменьшение разрешения изображений перед анализа.

Оценка кода загрузки изображений

Ваш код для извлечения кадров из видео выполняет основную задачу, однако стоит уточнить несколько моментов:

• Проверка правильности захвата всех кадров. Вы ограничиваете количество кадров до 5139, что может привести к неполному набору изображений, особенно если видео содержит более 5139 кадров. Убедитесь, что этот лимит соотносится с длительностью видео.
• Избегайте захвата излишнего дублирования. Возможно, у вас уже есть константа, определяющая частоту захвата кадров. Например, можно извлекать каждый n-ный кадр, чтобы избежать перегруженности.

Заключение

Ваш подход имеет смысл, но требует значительной доработки для достижения максимальной эффективности. Используйте более современные методы обработки изображений, чтобы оптимизировать как ваши вычисления, так и качество извлекаемых данных. Следовательно, ваше программное обеспечение не только станет более производительным, но и упростит дальнейшую работу с данными в вашем машинном обучении.

С уважением,
[Ваше имя]