tapekhav/video_analytics_detectors

Small video analytics project

video_analytics_detectors

Технологии и ограничения:

• Языки программирования:
  • Java
  • Python
  • C++;
• Дополнительные библиотеки:
  • OpenCV;

Постановка задачи:

1. Реализовать программный модуль опроса видеокамеры. Для теста можно использовать видеокамеру Axis 214 192.168.217.103. При этом допускается использование библиотеки Opencv.
2. Разработать два варианта детектора движения для выделения объектов переднего плана:
   • детектор движения с использование функционала библиотеки opencv;
   • детектор движения без использования сторонних библиотек;
3. С помощью оптического потока разработать модуль сопровождения (трекинга) объекта, выделенного при реализации п.2. При этом отобразить сглаженную траекторию движения объекта.

Общие требования по выполнению:

1. Код должен быть написан понятно и аккуратно, с соблюдением табуляции и прочих элементов написания, без лишних элементов и функций, не имеющих отношения к функционалу тестового задания, снабжен понятными комментариями.
2. Чистота и оформление кода — не менее важный фактор. Код должен быть написан в едином стиле (желательно в рекомендуемом для конкретного языка). Также к чистоте относятся отсутствие копипаста и дублирования логики.
3. Исходные коды должны быть в Git. Желательно делать частые информативные коммиты, активно использовать ветки.
4. Должна быть инструкция по сборке и разворачиванию, а также должен быть описан порядок развертывания и запуска проекта в среде разработки (включая настройку БД, дамп схемы БД, настройку сервера приложения для запуска и т.д.)
5. Сервисы (серверная часть) должны быть максимально покрыты модульными тестами
6. Интерфейс должен отвечать требованиям usability

Зависимости

Единственной зависимостью является библиотека OpenCV. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для компьютерного зрения и обработки изображений. Она предоставляет богатый набор функций и инструментов для анализа, обработки и манипулирования изображениями и видео в реальном времени.

Установка под Linux:

sudo apt-get install libopencv-dev

Необходимо заранее установить CMake и OpenCV перед сборкой проекта.

mkdir build
cd build
cmake ..
make

Запуск

Для запуска необходимо запустить исполняемый файл build/video_analytics_detector.

Пример работы программы

Оригинальное видео

Выходное видео