АНАЛІЗ ФУНКЦІОНАЛЬНО-ОПТИМІЗАЦІЙНИХ МЕТОДІВ ПРИ РОБОТІ З ВІДЕО У OPENCV

Анотація

Стаття присвячена аналізу сучасних методів обробки відео з використанням бібліотеки функцій та алгоритмів комп’ютерного зору, обробки зображень і чисельних алгоритмів загального призначення OpenCV. Дослідження зосереджене на аналізі функціональних можливостях бібліотеки та можливих способах оптимізації обробки відеоконтенту.У роботі висвітлюється актуальність використання OpenCV при роботі з відео, зокрема розглядається модульна структура бібліотеки, до якої входять модулі core, imgproc, video, highgui, features2d, calib3d та stitching. Основна увага в роботі приділяється методам оптимізації, зокрема використанню пірамід зображень pyrUp та pyrDown, змішуванню зображень за допомогою методу addWeighted, конвертації кольорів у градації сірого з використанням методу cv2.cvtColor, швидкому переміщенню по кадрах вихідного відеофайлу через метод Seek та обрізанню лишніх відеофрагментів через метод Clip.Ключовими результатами дослідження є аналіз ефективності різних функціонально-оптимізаційних методів, особливо в контексті обробки зображень, їх змішування та створення ефектів переходу між відеокадрами, конвертації в градації сірого, навігації у відеопотоці без значних затримок, а також обрізання зайвих областей відеофайлів. Ці методи довели свою ефективність, підвищуючи швидкодію обробки відео.Дослідження підтверджує високу ефективність використання OpenCV для задач відеообробки та оптимізації. Впровадження функціонально-оптимізаційних методів дозволяє значно покращити продуктивність відеоредакторів та знизити навантаження на обчислювальні ресурси.Подальші дослідження можуть бути спрямовані на інтеграцію OpenCV з технологіями машинного навчання та штучного інтелекту для автоматизованої обробки відео.Така інтеграція дозволить створювати більш розумні та ефективні процеси обробки відео, відкриваючи нові можливості для реального часу та складних відеоефектів.