論文隨筆02 影片大量截圖
閱讀時間約 1 分鐘
發展一種，教導機器學習人類辨識，作為設計發展的工作流程=影像大量截圖
研究方法修正：
原本預期使用google map街景模式，利用下載Street View Download 360街道全景圖，作為建立樣本表單的辨識圖片。但目前各個平台的街景圖皆為白天，則街道危險指認使用夜景圖片，更能接近一般人的生活經驗。為了回應現階段網路公開的衛星街景模式無夜間模式的缺失，改以使用夜間指定路徑錄影，依時間做影像截圖，並以步行速度回推照片的絕對位置。影像錄影則是重現多條夜間回家路徑，做兩向度的錄製。
為更精準的以時間截圖影像照片，使用moviepy
目前python版本為Python 3.9.13// 使用windows系統
import osos.chdir('你要使用的影片路徑') ＃ 使用 Colab 要換路徑使用from moviepy.editor import *video = VideoFileClip("影片檔案名稱")for i in range(0,3):＃因我是固定時間間隔做截圖，因此用loop去跑秒數second = i*50 ＃每50秒做一張截圖frame = video.save_frame(f"frame%d.jpg"%i, t = second)＃讓截圖檔名依照順序print('ok')
檔案路徑建議從第一個的資料夾到最後的檔名一律使用英文，如一定要加空格，也請使用_替代，要順從他的規則。
我目前使用Anaconda的Spyder做編寫，安裝環境參考來源
會選擇使用moviepy而不是使用opencv是因為，我的研究中不需要做即時影像分析，在這個步驟僅需要將影像截圖。
然後很適合新手學習的超讚免付費網路資源如下：我阿嬤都會！！
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