参考はじめにこんにちは。segmentation試してみて、動画を生成してみました。例のごとく実装はPythonです。segmentationは画像を画素レベルで把握することです。画像を形成するピクセルレベルでそれが何かを分類してしまうというものです。説明より実際にみていただいた方がイメージがつくと思います。segmentationを使ってピクセルごとに分類した動画になります。赤が人間、青が車、ピンクが歩道などといったように、動画のフレーム(画像)ごとに分類を行うというものです。segmentationを使って動画を生成してみようと思います。例のごとくPythonで書いていきます。v3の使い方ソースコードの取得ソースコードはhttps://github.com/tensorflow/modelsに上がっています。cloneするなりダウンロードするなりして使えるようにしてください。labのソースコードはhttps://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplabにあります。ソースコードソースコードは以上になります。読み込んだ画像を次々に変換して、最終的に動画を生成しています。デモとしてテニスの動画を変換してみました。segmentationを使ってみました。できた動画がこちらになります。奥のプレーヤーは小さすぎて認識できておりません。審判と審判台をセットで人間として認識したりと、一部認識性能に問題はあります。手前のプレーヤーは十分人間と認識できております。さいごにいかがでしたでしょうか。v3のソースコードを使って画像を変換し、動画を生成してみました。segmentationが大活躍するような事例はあまり聞いたことがありませんが、使い方によっては非常に活躍しそうな技術であると考えております。人だけでなく人が着ている服までも分類できるようになれば、画像から服の種類を割り出して流行を分析したりなど、アパレルの分野で大いに使えそうではないかと考えております。面白そうなので、今後やってみたいです。それでは失礼いたします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。【データサイエンス】pandasを用いた集計の方法【Python】RECOMMENDこちらの記事も人気です。