{"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\/novosti-interneta\/poyavilas-utilita-dlya-udaleniya-dvizhushhihsya-obektov-s-video","title":{"rendered":"Es gibt jetzt ein Tool zum Entfernen von bewegten Objekten aus Videos.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

F\u00fcr viele ist es heutzutage kein Problem mehr, st\u00f6rende Elemente aus Fotos zu entfernen. Grundkenntnisse in Photoshop oder moderne neuronale Netze k\u00f6nnen dieses Problem l\u00f6sen. Allerdings wird die Situation bei Videos komplizierter, da man mindestens 24 Bilder pro Sekunde verarbeiten muss.<\/p>\n

\"Es<\/p>\n

Und hier auf Github wurde eingef\u00fchrt<\/a><\/noindex> Ein Tool, das diese Aufgaben automatisiert und es erm\u00f6glicht, beliebige bewegte Objekte aus Videos zu entfernen. Es gen\u00fcgt, das \u00fcberfl\u00fcssige Objekt mit dem Cursor zu umrei\u00dfen, und das System erledigt den Rest. Das Tool tr\u00e4gt einen einfachen Namen \u2013 video-object-removal. Doch dahinter stehen fortschrittliche Technologien.<\/p>\n

Das System verwendet ein neuronales Netz, das die Videos Bild f\u00fcr Bild verarbeitet und unerw\u00fcnschte Objekte oder Personen durch den Hintergrund ersetzt. Die Software kann bis zu 55 Bilder pro Sekunde \u00e4ndern und den Hintergrund basierend auf der Umgebung rekonstruieren. Auch wenn bei n\u00e4herer Betrachtung klar wird, dass die Methode zur Objektentfernung nicht perfekt ist, sind die Ergebnisse beeindruckend.<\/p>\n

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In manchen Aufnahmen ist zu sehen, dass an der Stelle des «entfernten» Menschen ein transparenter oder halbdurchsichtiger, phantomartiger Nachlauf zur\u00fcckbleibt. Der Grund daf\u00fcr ist, dass das System nur den verf\u00fcgbaren Hintergrund analysiert und bisher nicht immer ad\u00e4quat nachzeichnen kann. Dies h\u00e4ngt von der Komplexit\u00e4t des Hintergrunds ab \u2013 je einfacher und einheitlicher, desto besser ist das Endergebnis.<\/p>\n

F\u00fcr die Tests wurde das Betriebssystem Ubuntu 16.04, Python 3.5, Pytorch 0.4.0 und CUDA 8.0 verwendet, w\u00e4hrend die Verarbeitung auf der Grafikkarte NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti stattfand. Die Quellcodes sind \u00f6ffentlich und k\u00f6nnen von jedem genutzt werden. Dabei sei angemerkt, dass diese Technologie auch f\u00fcr b\u00f6swillige Zwecke verwendet werden kann. Zum Beispiel, um «Verst\u00f6\u00dfe» gegen Verkehrsregeln oder andere Verbrechen, die von Kameras erfasst wurden, «zu verbergen».<\/p>\n

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

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