Я слежу за этим ARG, который я недавно нашел, под названием neiz или что-то в этом роде. Их последнее видео представляет собой сетку пикселей, которую друг помог мне вроде как изолировать в программном обеспечении для редактирования видео. Оно меняется дважды в секунду, и хотя он пытался снизить fps и уменьшить количество изображений, базовое число всё равно около 2 тысяч,
вот две сетки и дубликат каждой;
поскольку сетка не была точно прослежена и не искажена, она вначале меняется от кадра к кадру, но информация о цвете одинакова для нескольких кадров. Как избавиться от изображений, содержащих одну и ту же сетку цветов, и сохранить только одну ее копию?
Я слежу за этим ARG, который я недавно нашел, под названием neiz или что-то в этом роде. Их последнее видео представляет собой сетку пикселей, которую друг помог мне вроде как изолировать в программном обеспечении для редактирования видео. Оно меняется дважды в секунду, и хотя он пытался снизить fps и уменьшить количество изображений, базовое число всё равно около 2 тысяч,
вот две сетки и дубликат каждой; [img]https://i.sstatic.net/BHKJ3IQz.png[/img]
[img]https://i.sstatic.net/lQYwZVe9.png[/img]
[img]https://i.sstatic.net/yGedQV0w.png[/img]
[img]https://i.sstatic.net/M6GcNUGp.png[/img]
поскольку сетка не была точно прослежена и не искажена, она вначале меняется от кадра к кадру, но информация о цвете одинакова для нескольких кадров. Как избавиться от изображений, содержащих одну и ту же сетку цветов, и сохранить только одну ее копию? [code]COLORS_AS_RGB = { 'red': np.array([255, 22, 1], dtype=np.uint8), 'green': np.array([0, 216, 0], dtype=np.uint8), 'blue': np.array([0, 15, 255], dtype=np.uint8) }
# ...
for i in range(0, len(images)-1): img_1_r_mask = cv2.inRange(images[i], COLORS_AS_RGB['red'], COLORS_AS_RGB['red']) img_1_g_mask = cv2.inRange(images[i], COLORS_AS_RGB['green'], COLORS_AS_RGB['green']) img_1_b_mask = cv2.inRange(images[i], COLORS_AS_RGB['blue'], COLORS_AS_RGB['blue']) img_1_c_mask = cv2.bitwise_or(img_1_r_mask, cv2.bitwise_or(img_1_g_mask, img_1_b_mask))
delta_mask = cv2.bitwise_xor(img_1_c_mask, img_2_c_mask) print(cv2.countNonZero(delta_mask)) if cv2.countNonZero(delta_mask) > 50: subset.append(images[i+1]) [/code] Мне просто интересно, есть ли какие-нибудь функции или методы, которые лучше подходят для этого