视频处理与动作识别是计算机视觉中的重要任务,广泛应用于监控系统、智能家居、体育分析等领域。通过使用Python和深度学习技术,我们可以构建一个简单的动作识别系统。本文将介绍如何使用Python实现视频处理与动作识别,并提供详细的代码示例。
首先,我们需要安装所需的Python库。可以使用以下命令安装:
pip install tensorflow opencv-python matplotlib
我们将使用UCF101数据集,这是一个常用的动作识别数据集。以下是加载和预处理数据的代码:
import tensorflow as tf
import os
import cv2
import numpy as np
# 下载并解压UCF101数据集
url = "https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101.rar"
data_dir = tf.keras.utils.get_file('UCF101', origin=url, untar=True)
# 定义视频加载和预处理函数
def load_video(path, max_frames=0, resize=(224, 224)):
cap = cv2.VideoCapture(path)
frames = []
try:
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame = cv2.resize(frame, resize)
frame = frame[:, :, [2, 1, 0