如今,对于许多人来说,从照片中去除干扰元素不再是问题。 Photoshop 或当今流行的神经网络的基本技能可以解决这个问题。 但是,对于视频,情况会变得更加复杂,因为每秒至少需要处理 24 帧的视频。
这是在 Github 上的
该系统使用神经网络逐帧处理视频,用背景替换不必要的物体或人。 该程序每秒最多可以改变 55 帧,根据周围的图像构建背景。 尽管经过仔细检查,我们发现对象移除方法远非完美,但结果却令人印象深刻。
一些帧显示透明或半透明的幻影痕迹保留在“移除”的人的位置。 事实上,系统仅分析可用的背景,并不总是能够充分绘制它。 这取决于背景的复杂程度——背景越简单、越统一,最终的结果就越好。
测试时使用的操作系统为 Ubuntu 16.04、Python 3.5、Pytorch 0.4.0、CUDA 8.0,并在 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 显卡上进行处理。 来源本身是开放的,每个人都可以使用。 但是,我们注意到此类技术也可能被用于恶意目的。 例如,“隐藏”摄像机捕捉到的交通违法行为或其他犯罪行为。
来源: 3dnews.ru