У меня есть модель обнаружения SSD tflite, которую я использую с Python на настольном компьютере. На данный момент, я даю одно изображение в качестве входа, и все работает просто отлично. Вот отрывок из того, что у меня есть:
# Load TFLite model and allocate tensors.
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
img_resized = Image.open(file_name)
input_data = np.expand_dims(img_resized, axis=0)
input_data = (np.float32(input_data) - input_mean) / input_std
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
Как выполнить логический вывод, предоставив видео в формате .mp4?
Можно ли также нарисовать ограничительные рамки из обнаруженных объектов на этом видео