DataSet labeling(라벨링_yolo-mark이용)

계획 : UCF101 데이터셋을 가지고 라벨링한 후 imgaug

 

개념정리

labeling: 이진화 한 이미지에서 형체를 알아보기 위해 같은 픽셀 값들끼리 그룹화하여 번호를 매긴 것을 레이블링

imgaug:  python 이미지 변환용 라이브러리(=일일히 합성할 필요 없이 이미지 개수를 늘려주는 파이썬 라이브러리)

 

학습 전에 두가지로 나누어서 진행.

1. 폭행하는 행위

2. 비폭력 행위

 

라벨링 할 데이터 : Peliculas

 

1. 프레임별로 동영상에서 이미지 뽑아오는 방법

ffmpeg 사용법

http://lee70.blogspot.com/2015/10/ffmpeg_27.html 

ffmpeg로 이미지 만들기...

1) 터미널을 키고 sudo apt install ffmpeg 입력

2) 편집하고 싶은 동영상이 있는 경로로 가준다.

3) 다음 명령어를 입력해준다. ( 마지막 줄이 최종 명령어입니다. 설명 잘 읽으세요! 띄어쓰기도 유의! ) 

ffmpeg -i v_ApplyEyeMakeup_g01_c01.avi -vf fps=31 0%d.jpg ( 최종 코드 )
( 초당 31장씩 캡쳐했다. 1초당 30~31장 정도가 겹치는 사진이 없이,  프레임별로 잘 끊겨서 나온다 )
( 번호는 0부터 저장됨 - 001, 002 이런 순서 )

동영상에서 이미지 뽑아오기

 

2. 라벨링 in windows

openCV 설치 : https://opencv.org/releases.html

-> openCV 다운로드 링크에서 3.4.5버전을 다운

 

이미지 라벨링을 위해 아래 링크 참고

https://giantpark197cm.tistory.com/167

[3월22일]yolo_mark로 이미지 전처리

fight(1-15) 15개의 동영상을 이미지로 추출한 후, 라벨링하기

 

2개의 클래스로 분류

yolo_mark.cmd 실행 

 

 

 

참고

https://developer-thislee.tistory.com/18

[10] Yolo_mark labeling(라벨링) & 경로 설정