O desenvolvimento de aplicações de análise de vídeo, que requerem funções como detecção, reconhecimento, rastreamento e análise comportamental, envolve uma quantidade enorme de trabalho se você começar a escrever o código do zero. Descobri o framework de código aberto VideoPipe no GitHub, que foi projetado especificamente para criar aplicativos de análise de vídeo, permitindo combinar vários nós funcionais como blocos de construção. Abrange uma gama completa de funções, incluindo leitura e decodificação de vídeo, inferência multinível, rastreamento de alvos, análise comportamental, envio de dados, gravação e captura de tela de vídeo, sobreposição de imagens e codificação e transmissão de vídeo. Também suporta a integração de grandes modelos multimodais. GitHub: https://t.co/8iM5WSZqcr A ferramenta oferece mais de 40 exemplos de protótipos, incluindo cenários como reconhecimento e rastreamento facial, detecção de veículos, estimativa de pose e troca de rostos, além de tutoriais em vídeo detalhados e documentação completa. Escrito em C++, possui poucas dependências e é fácil de portar. Adota um design em pipeline, com cada nó funcionando de forma independente e podendo ser combinado de maneira flexível. Suporta múltiplos backends de inferência, como OpenCV, TensorRT e PaddleInference. Se você trabalha em projetos que envolvem estruturação de vídeo, vigilância inteligente ou análise de tráfego, ou se deseja criar rapidamente um protótipo de um aplicativo de IA para vídeo, vale a pena experimentar esta estrutura.
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