이미지 처리-10 json으로 영상 데이터 이미지 추출

1. 동영상 프레임 단위로 쪼개기

import cv2
import os

video_data_path = 'video_sample_data\\video\\C041_A30_SY32_P07_S06_02DAS.mp4'

cap = cv2.VideoCapture(video_data_path)

img_count = 0

folder_name = video_data_path.split("\\")[-1]
folder_name = folder_name.replace(".mp4", "")
os.makedirs(f"./AI_hub_frame_dataset/{folder_name}", exist_ok=True)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    if img_count % 15 == 0:
        img_filename = f"./AI_hub_frame_dataset/{folder_name}/frame_{img_count:04}.png"
        cv2.imwrite(img_filename, frame)

    img_count += 1

cap.release()

동영상을 프레임 단위로 쪼개기 위해서 동영상을 읽어온다. split과 replace를 이용해서 폴더 이름을 지정한다. 동영상을 읽어오고 15 프레임씩 잘라서 count +=1을 하여 리스트에 순서대로 저장한다.

 

폴더를 확인해 보면 0번부터 3600번까지 순서대로 잘려있는 것을 확인할 수 있다. 240개의 사진이 있으며 이 중에서 택배 상자를 들고 가는 사진을 추출하는 것이 목적이다.

2. json 이용하여 사진 추출

import cv2
import os
import json

json_path = "raw_data\\json\\Stealing_Courier\\C041_A30_SY32_P07_S06_02DAS.json"

folder_name = json_path.split("\\")[2]
file_name = json_path.split("\\")[-1]
file_name = file_name.replace(".json", "")

os.makedirs(f"./AI_hub_final_data/{folder_name}/{file_name}", exist_ok=True)

with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    json_data = json.load(f)

metadata_info = json_data["metadata"]
categories_info = json_data["categories"]

crime_info = categories_info["crime"]
# crime_info = json_data["categories"]["crime"]
action_info = categories_info["action"]
symptom_info = categories_info["symptom"]


cap = cv2.VideoCapture("raw_data\\video\\Stealing_Courier\\C041_A30_SY32_P07_S06_02DAS.mp4")
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

file_info = json_data['file']

for item in file_info:
    videos_info = item["videos"]
    block_information = videos_info["block_information"]

    count = 0
    for block in block_information:
        if block["block_detail"] == "A30":
            start_time = block["start_time"]
            end_time = block["end_time"]

            start_frame_index = block["start_frame_index"]
            end_frame_index = block["end_frame_index"]

            for frame_idx in range(int(start_frame_index),
                                    int(end_frame_index), 30):
                cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_idx)
                ret, frame = cap.read()
                if ret:
                    img_name = f"./AI_hub_final_data/{folder_name}/{file_name}/frame_{count:04}.png"
                    cv2.imwrite(img_name, frame)
                    count += 1

    cap.release()

위의 동영상에 대해서 정보를 기록한 json 파일을 이용하여 중요한 사진만 뽑아낼 수 있다. json 경로에서 json 파일을 불러오고 파일을 저장할 폴더를 생성한다.

 

json 파일을 읽어서 metadata, categories, crime, action, symptom의 항목을 저장한다. 동영상을 읽어오고 file 항목을 for문으로 돌려서 정보가 담겨있는 videos와 block_information을 꺼낸다.

 

마지막으로 block_information에서 택배 훔쳐가기 항목인 a30인 부분만 프레임으로 뽑아낸다. 이후에 저장된 사진을 확인하면 사람이 있는 장면만 프레임으로 추출된 것을 확인할 수 있다.