все лица на каждом кадре в видео, собрать из "замазанных" кадров новое видео(желательно с минимальными потерями в качестве)
Я не так давно в дс, но решил бы так (поправьте старшие товарищи, если неправильно говорю): Пройдусь по каждому кадру: 1. с помощью нейросети найду координаты лиц (нужна face detection нейросеть) 2. Полученные координаты - полигональные фигуры 3. Внутри этих полигональных фигур применю gaussianblur для каждого кадра В таком случае качество видео не должно меняться вообще. Нейросети на face detection - достаточно популярная тема, наверняка есть из коробки готовые инструменты. Думаю, что может быть даже обучать не придётся, а просто обученную сеть использовать, даже без доучивания.
Но вообще есть программы для этого, уже готовые продукты, которые все сделают. Не знаю, какова суть Задачи: достичь цели, или потренироваться machine learning.
требуется достичь цели, получить программу, которая на входе будет получать путь до видео, а на выходе отдавать путь до видео, с заблюренными лицами
Ну я б сначала посмотрел, есть ли что-нибудь готовое, задача наверняка не первый раз людям нужна, должны быть инструмент ы. Если нет, то уже начал бы фэйс детекшн, типа как здесь: https://machinelearningmastery.com/how-to-perform-face-detection-with-classical-and-deep-learning-methods-in-python-with-keras/ (Мне больше нравится подход со сверточной сетью, результат выглядит лучше, но скорее всего будет дольше обрабатывать видео).
благодарю за очень развернутые ответы, буду разбираться
Обсуждают сегодня