python image to video transformation for robust keypoint detection

키포인트 디텍션 Stage는 총 4단계로 다음과 같이 구현해보았다.

• 폴더 1 : 분석할 동영상을 위치시킨다.
• 폴더 2 : 이미지로 분할한 후 저장한다.
• 폴더 3 : 배경이 제거된 이미지를 저장한다.
• 폴더 4 : 키포인트 탐지한 이미지를 저장한다.

다만, 폴더 3에서 4로 넘어가는 단계에서 이미지 to 이미지를 인식하면 시간이 오래걸려서 이미지들을 비디오로 merge 후 프레임으로 읽게끔 시도해보려 한다.

 

아래 코드는 폴더 3에 배경이 제거된 후 사람 이미지만 남은 상태의 이미지를 동영상으로 변환하는 코드이다.

glob함수 내에 이미지가 저장된 폴더를 지정해주고, out = 에서 VideoWriter에 저장할 동영상 이름을 지정해준다.

import cv2
import numpy as np
import glob
 
img_array = []
for filename in glob.glob('C:/Users/경로를/변경하세요/*.png'):
    img = cv2.imread(filename)
    height, width, layers = img.shape
    size = (width,height)
    img_array.append(img)
 
 
out = cv2.VideoWriter('저장할 파일이름.avi',cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), 15, size)
 
for i in range(len(img_array)):
    out.write(img_array[i])
out.release()

 

폴더에 있던 이미지들을 붙여서 동영상을 만들어낸다.

동영상 예시