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1.8 KiB
Python
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Python
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Abhängigkeiten:
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- cv2 (OpenCV-Paket)
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- numpy
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Autor: Ihr Name
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Datum: Erstellungs- oder Änderungsdatum
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Version: Modulversion
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import cv2
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import numpy as np
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faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_alt2.xml")
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def read_video(path):
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Liest ein Video, erkennt Gesichter und extrahiert Regionen von Interesse (ROIs).
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Diese Funktion nimmt einen Pfad zu einer Videodatei und liest das Video. Während des Lesens erkennt sie
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Gesichter im Video und extrahiert die ROIs (Gesichtsbereiche), die anschließend in einer Liste von Frames
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gespeichert werden. Die Frames werden für spätere Verarbeitungsschritte skaliert.
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Args:
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path (str): Der Pfad zur Videodatei.
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Returns:
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tuple: Ein Tupel, bestehend aus:
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- video_frames (list): Eine Liste von Frames, die die ROIs (Gesichtsbereiche) darstellen.
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- frame_ct (int): Die Anzahl der extrahierten Frames.
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- fps (int): Die Bildrate (Frames pro Sekunde) des Videos.
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cap = cv2.VideoCapture(path)
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fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
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video_frames = []
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while cap.isOpened():
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ret, img = cap.read()
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if not ret:
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break
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# Detect faces
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faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
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# Extract ROIs and resize
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for (x, y, w, h) in faces:
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face_roi = cv2.resize(img[y:y+h, x:x+w], (500, 500))
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frame = face_roi.astype("float") / 255.0
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video_frames.append(frame)
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cap.release()
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for frame in video_frames:
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cv2.imshow("frame", frame)
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cv2.waitKey(20)
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cv2.destroyAllWindows()
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return video_frames, len(video_frames), fps
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