{"id":36276,"date":"2019-10-31T22:10:37","date_gmt":"2019-10-31T19:10:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/poyavilas-utilita-dlya-udaleniya-dvizhushhihsya-obektov-s-video\/"},"modified":"2019-10-31T22:10:37","modified_gmt":"2019-10-31T19:10:37","slug":"poyavilas-utilita-dlya-udaleniya-dvizhushhihsya-obektov-s-video","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/poyavilas-utilita-dlya-udaleniya-dvizhushhihsya-obektov-s-video","title":{"rendered":"Es ist ein Dienstprogramm zum Entfernen von bewegten Objekten aus Videos erschienen.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Heutzutage ist es f\u00fcr viele keine Herausforderung mehr, st\u00f6rende Elemente aus Fotos zu entfernen. Grundkenntnisse in Photoshop oder die angesagten neuronalen Netzwerke k\u00f6nnen das Problem l\u00f6sen. Bei Videos ist die Situation jedoch komplizierter, da mindestens 24 Bilder pro Sekunde bearbeitet werden m\u00fcssen.<\/p>\n

\"Es<\/p>\n

Und hier auf Github ein<\/a><\/noindex> Ein Tool, das diese Aktionen automatisiert und es erm\u00f6glicht, beliebige bewegte Objekte aus Videos zu entfernen. Es reicht aus, das unerw\u00fcnschte Objekt mit dem Cursor zu umrahmen, und das System erledigt den Rest. Das Tool tr\u00e4gt einen unkomplizierten Namen \u2013 video-object-removal. Doch dahinter stecken fortschrittliche Technologien.<\/p>\n

Das System verwendet ein neuronales Netzwerk, das das Video bildweise verarbeitet und das unerw\u00fcnschte Objekt oder die Person durch den Hintergrund ersetzt. Das Programm kann bis zu 55 Bilder pro Sekunde \u00e4ndern und rekonstruiert den Hintergrund basierend auf den umgebenden Bildern. Obwohl bei genauerer Betrachtung klar wird, dass die Methode zur Objekterkennung alles andere als perfekt ist, sind die Ergebnisse beeindruckend.<\/p>\n

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In einigen Frames ist zu sehen, dass an der Stelle des «entfernten» Menschen ein transparenter oder halbtransparenter phantomhafter Nachlass bleibt. Der Grund daf\u00fcr ist, dass das System nur den verf\u00fcgbaren Hintergrund analysiert und bislang nicht immer in der Lage ist, diesen ad\u00e4quat nachzuzeichnen. Das h\u00e4ngt von der Komplexit\u00e4t des Hintergrunds ab \u2013 je einfacher und einheitlicher er ist, desto besser ist das Endergebnis.<\/p>\n

F\u00fcr die Tests wurde das Betriebssystem Ubuntu 16.04, Python 3.5, Pytorch 0.4.0, CUDA 8.0 verwendet, und die Verarbeitung fand auf einer NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti Grafikkarte statt. Die Quellcodes sind offen und k\u00f6nnen von jedem verwendet werden. Dabei sei darauf hingewiesen, dass eine solche Technologie auch f\u00fcr b\u00f6swillige Zwecke eingesetzt werden kann. Beispielsweise um Verst\u00f6\u00dfe gegen die Verkehrsregeln oder andere Verbrechen, die von Kameras erfasst wurden, zu «verbergen».<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/center>
Quelle: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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