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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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60フレーム分以上のリストを足していきたい。(opencv,deepface)

cita92
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投稿2022/12/05 05:38

前提

pythonでopencv、deepfaceを用いて、表情から得られる7つの感情のパラメータを使用したプログラムを作成中です。
フレームで更新されるリストで、60フレーム分以上足していきたい。

2フレームを足す方法は調べてできるようになったが、同じように60フレーム以上(可能であれば既定の数値に達するまで足し続けたい)やるのは頭が悪いと思い、お力添えいただきたく質問いたします。

実現したいこと

  • 既定の数値に達するまでフレームで変わるリストを足し続けていきたい。
  • そのためにまず60フレーム分は少なくとも足し続けられるようになりたい。

該当のソースコード

python

1234while True: 5#1フレーム目の感情分析 6 ret,frame = cap.read() 7 result = DeepFace.analyze(img_path = frame , actions=['emotion'], enforce_detection=False) 8 9 gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 10 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,4) 11 12 emotion1 = result['emotion'] 13 A1 = list(emotion1.values()) 14 B1 = [math.floor(i) for i in A1] 15 16 print(B1) 17# -> [0, 0, 0, 36, 63, 0, 0] 18 19#2フレーム目の感情分析 20 ret,frame2 = cap.read() 21 result2 = DeepFace.analyze(img_path = frame2 , actions=['emotion'], enforce_detection=False) 22 23 gray2 = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 24 faces2 = face_cascade.detectMultiScale(gray2,1.1,4) 25 26 emotion2 = result2['emotion'] 27 A2 = list(emotion2.values()) 28 B2 = [math.floor(i) for i in A2] 29 30 print(B2) 31# -> [0, 0, 0, 99, 0, 0, 0] 32 33 BB = [B1, B2] 34 Bsum = [functools.reduce(operator.add, x) for x in zip(*BB)] 35 36 print(Bsum) 37# -> [0, 0, 0, 135, 63, 0, 0] 38"みたいなことを60フレーム分以上したい" 394041

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ベストアンサー

やりたいことは以下のようなことでしょうか。
numpy配列を使うと演算が楽です。

Python

1import numpy as np 2import random 3 4Bsum = np.zeros(7, dtype=int) 5 6frame_cnt = 0 7while True: 8 # 1フレーム毎の感情分析 9 B = [random.randint(1,10) for _ in range(7)] 10 B = np.array(B) 11 12 # これまでの値に足し込む 13 Bsum += B 14 print(frame_cnt, Bsum) 15 16 # いずれかの感情値が指定値を超えたら終了 17 if any(Bsum > 100): 18 break 19 20 frame_cnt += 1

投稿2022/12/05 05:52

can110

総合スコア36311

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回答へのコメント

cita92

2022/12/06 09:08

ありがとうございます。勉強になりました

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