Existem vários métodos usados para segmentação de quadros de vídeo. Aqui estão algumas técnicas comuns:
1. Intervalo Uniforme: Este método divide um vídeo em quadros extraindo quadros em intervalos regulares. Por exemplo, extrair cada 30 quadros de um vídeo resultará em uma taxa de quadros de 30 fps (assumindo que o vídeo original seja gravado a 900 fps).
2. Detecção de alterações: Algoritmos de detecção de alterações analisam diferenças em pixels entre quadros consecutivos para identificar alterações significativas. Quando uma alteração substancial é detectada, um novo quadro é extraído. Este método pode capturar com eficácia transições de cena e movimentos de objetos.
3. Segmentação baseada em movimento: As técnicas de segmentação baseadas em movimento exploram informações de movimento em um vídeo para determinar os limites do quadro. Algoritmos de fluxo óptico ou técnicas de subtração de fundo são frequentemente empregados para rastrear movimento e detectar mudanças na cena. Os quadros são extraídos quando os padrões de movimento mudam significativamente.
4. Detecção de borda: Algoritmos de detecção de bordas identificam limites e descontinuidades nos quadros de vídeo. Esses métodos analisam as mudanças nas intensidades dos pixels e extraem quadros com base em variações significativas das bordas. A segmentação baseada em bordas é frequentemente combinada com outras técnicas para melhorar a precisão.
5. Segmentação baseada em histograma: A segmentação baseada em histograma divide um vídeo em quadros com base nas distribuições de cor ou intensidade. Os quadros são extraídos quando há alterações significativas no histograma, indicando uma mudança no conteúdo da cena.
6. Aprendizado de máquina: Algoritmos de aprendizado de máquina, como redes de aprendizado profundo, podem ser treinados para identificar limites de quadros em vídeos. Esses métodos aprendem com dados anotados ou usam técnicas de aprendizado não supervisionado para segmentar vídeos de maneira eficaz.
7. Abordagens Híbridas: Na prática, muitos sistemas de processamento de vídeo utilizam abordagens híbridas que combinam múltiplas técnicas de segmentação para alcançar melhores resultados. Por exemplo, uma combinação de detecção de alterações e detecção de bordas pode ser mais eficaz do que usar qualquer um dos métodos sozinho.
A escolha do método de segmentação de quadros de vídeo depende da aplicação específica e dos resultados desejados. Fatores como o conteúdo do vídeo, a taxa de quadros e o nível de detalhe desejado influenciam a seleção da técnica apropriada.
