import cv2, os, copy
from sklearn.externals import joblib
# 学習済みデータを取り出す
clf = joblib.load("fish.pkl")
output_dir = "./bestshot"
img_last = None # 前回の画像
fish_th = 3 # 画像を出力するかどうかのしきい値
count = 0
frame_count = 0
if not os.path.isdir(output_dir): os.mkdir(output_dir)
# 動画ファイルから入力を開始
cap = cv2.VideoCapture("fish.mp4")
while True:
# 画像を取得
is_ok, frame = cap.read()
if not is_ok: break
frame = cv2.resize(frame, (640, 360))
frame2 = copy.copy(frame)
frame_count += 1
# 前フレームと比較するために白黒に変換
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (15, 15), 0)
img_b = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
if not img_last is None:
# 差分を得る
frame_diff = cv2.absdiff(img_last, img_b)
cnts = cv2.findContours(frame_diff,
cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
# 差分領域に魚が映っているか調べる
fish_count = 0
for pt in cnts:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(pt)
if w < 100 or w > 500: continue # ノイズを除去
# 抽出した領域に魚が映っているか確認
imgex = frame[y:y+h, x:x+w]
imagex = cv2.resize(imgex, (64, 32))
image_data = imagex.reshape(-1, )
pred_y = clf.predict([image_data])
if pred_y[0] == 1:
fish_count += 1
cv2.rectangle(frame2, (x, y), (x+w, y+h), (0,255,0), 2)
# 魚が映っているか？
if fish_count > fish_th:
fname = output_dir + "/fish" + str(count) + ".jpg"
cv2.imwrite(fname, frame)
count += 1
cv2.imshow('FISH!', frame2)
if cv2.waitKey(33) == 13: break
img_last = img_b
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
print("ok", count, "/", frame_count)次世代IT人材育成セミナー?