Videostreamaction

videostreamaction 是一个用于实现基于视频流的动作检测/识别的 Python 库。

特性

• 快速简单地实现基于视频流的动作检测/识别。
• 基于 OpenCV 和 TensorFlow，支持 CPU 和 GPU 运算。
• 支持自定义的模型训练，以满足更多的应用场景。

安装

使用 pip 包管理工具进行安装：

pip install videostreamaction

使用

视频流动作检测

import videostreamaction
import cv2

# 加载预训练好的模型
model = videostreamaction.load_model('model_path')

# 打开摄像头并获取视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 开始处理视频流
while True:
    _, frame = cap.read()

    # 处理当前帧图像并获取检测结果
    result = videostreamaction.detect(model, frame)

    # 在原始图像上绘制检测结果
    frame = videostreamaction.draw_boxes(frame, result)

    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow('Video Stream', frame)

    # 检查是否需要退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

自定义模型训练

import videostreamaction

# 确定输入数据的格式
input_shape = (240, 320, 3)

# 创建自定义模型并编译
model = videostreamaction.build_model(input_shape, num_classes=3)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载训练数据
x_train, y_train = load_data('train_data_path')

# 开始模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 保存训练好的模型
model.save('model_path')

相关链接

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