Обработка видеопотока – важная инженерная задача. Но как превратить видео в источник информации? По сути, видео — это поток двумерных сигналов. В Engee с ним можно работать так же, как с временными рядами или изображениями:
🟡 считывать кадры,
🟡 выделять границы объектов,
🟡 применять фильтры и преобразования,
🟡 готовить данные для алгоритмов машинного обучения.
🟦 Представьте типичную инженерную проблему: нужно определить траекторию движения объекта на записи.
В Engee вы можете:
🔹 применить детектор границ (например Собеля или Канни),
🔹 обработать изображение морфологическими фильтрами,
🔹 выделить центр масс объекта на каждом кадре,
🔹 получить временной ряд координат и построить график траектории.
🔧 Для этой и подобных задач в среде доступны привычные функции и инструменты: преобразование Фурье, вейвлет-анализ, потоковая визуализация, фильтрация, морфология и проч.
📶 Итог: у вас не просто видео, а готовые данные для анализа и моделирования, которые можно сразу включать в системы управления или алгоритмы машинного зрения.
В нашем Сообществе для ознакомления доступны следующие проекты:
🔻Анализ и преобразование видео в Engee. Проект демонстрирует практическую реализацию системы видеообработки, включающей детекцию границ объектов, стилизацию под анимацию, применение визуальных фильтров. Особое внимание уделено оптимизации работы с памятью, обеспечению корректного формата данных и поддержке современных кодеков для сохранения результатов в формате MP4.
🔻Обработка видео — анализ границ объектов. В данной работе рассматривается метод построения энергетических карт для видеопоследовательностей. Карта энергии, рассчитываемая как евклидова норма градиентов яркости, является ключевым компонентом в алгоритмах компьютерного зрения, таких как seam carving и выделение контуров.
💼 Всё выполняется в Engee — без внешних тулов и долгих интеграций.