обработка видео с использованием Python OpenCV

Question

Я работаю над системой распознавания языка жестов, которая берет живое видео с веб-камеры. Я использовал две системы для координации всей системы. Первая система дает ключевые точки и скелет руки пользователя языка жестов, а вторая система берет эти ключевые и скелетные данные и анализирует их, чтобы дать то, что пытается сказать говорящий на языке жестов. Поэтому моя проблема заключается в том, чтобы передать этот ключевой и скелетный видеофайл в аналитическую часть. Я не знаю, насколько ясна моя проблема, но мне очень нужна помощь.

Я уже пробовал несколько вещей, которые нашел в интернете, но ни одно из этих решений не работает.

cv2.imshow («Выходной скелет», кадр) # cv2.imwrite ("video_output / {: 03d} .jpg" .format (k), frame)

key = cv2.waitKey(1)
if key == 27:
    break

print("total = {}".format(time.time() - t))

vid_writer.write(frame)


def predict(image_data):
    predictions = sess.run(softmax_tensor, \
                           {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})

    # Sort to show labels of first prediction in order of confidence
    top_k = predictions[0].argsort()[-len(predictions[0]):][::-1]

    max_score = 0.0
    res = ''
    for node_id in top_k:
        human_string = label_lines[node_id]
        score = predictions[0][node_id]
        if score > max_score:
            max_score = score
            res = human_string
    return res, max_score


# Loads label file, strips off carriage return
label_lines = [line.rstrip() for line in tf.gfile.GFile("logs/trained_labels.txt")]

# Unpersists graph from file
with tf.gfile.FastGFile("logs/trained_graph.pb", 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')

with tf.Session() as sess:
    # Feed the image_data as input to the graph and get first prediction
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')

    c = 0
    input_source =  cv2.imshow('frame',frame1)
    cap = cv2.VideoCapture(input_source)

    res, score = '', 0.0
    i = 0
    mem = ''
    consecutive = 0
    sequence = ''