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• CV2 : ??? ?? ??? ???? ??? ? ??? ????? ??? ? ?? ? ?? ??? ???? ??? ?? ? ?? ?? ????? ?????.
• TensorFlow : Google? ?? ? ??? ??? ? ?? ?? ? ??? ?? ??? ??, ?? ? ??? ??????? ???????.
• Tensorflow_Hub : ??? ??? ?? ?? ????? ??????, ??? ??, ??? ?? ?? ?? ??? ??? ?? ?? ?? ? ?? ? ?? ??? ?? ???? ?? ? ? ????.

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Numpy? NP? ?????
CV2 ?? ??
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Tensorflow_hub? ??? ?????

2 ?? : Tensorflow_hub?? ?? ?? ? ?????????

???? Tensorflow Hub?? Movinet ??????????. ? ???? ?? ????? ???? ?? ?? ? ??????? ?? ?????.

 hub_url = "https://www.kaggle.com/models/google/movinet/tensorflow2/a0-base-kinetics-600-classification/3"

??? = hub.keraslayer (hub_url)

?? = tf.keras.layers.input (
    shape = [??, ??, ??, 3],
    dtype = tf.float32,
    ?? = '???')
    
outputs = Encoder (dict (image = inputs))

model = tf.keras.model (??, ??, ?? = 'movinet')

print (model.summary ())

3 ?? : ??????????

??? ???? ?? ??? ??? ???? ???? ????. ???? ??? ??? ?? Movinet ??? ??? ???? ???? ?? ?????.

 video_path = video_path # ?????? ??
vidcap = cv2. videocapture (video_path) # videocapture ??? ????

vidcap.isopened ()? ?? ?? :
    print (f "?? : ???? ? ? ?? {video_path}")
    ??()

video_data = []

# ??? ?? (???)? ???? ????
????? :
    ??, image = vidcap.read ()
    ???? ?? ?? :
        ????
    image = cv2.resize (image, (172, 172))
    image_rgb = cv2.cvtcolor (image, cv2.color_bgr2rgb)
    video_data.append (image_rgb)

# ??? ??? ??????
vidcap.release ()

# ??? ??? ??? ??????
video_data = np.array (video_data)

print (video_data.shape)

STEP4 : ???? ??? ???? (reshape) ??? ????? ??? ?????.

?????, ??? ???? ??? ???? ??? ?? ??? ?????. ? ???? ???? ????? ??? ??? ???? ?? ?????.

 input_tensor = tf.expand_dims (video_data, axis = 0) # ?? ?? ??
print (input_tensor.shape) # ?? ??? ??? ?????

logits = model.predict (input_tensor) # ???? ??? ?????

max_index = np.argmax (tf.nn.softmax (logits)) # ??? SoftMax ??? ???? ?? ?? ?? ?? ??? ?????.

# ???-?? ??? ????????
labels_path = tf.keras.utils.get_file (
    fname = 'labels.txt',
    ??? = 'https : //raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/f8af2291cced43fc9f1d9b41ddbf772ae7b0d2/official/projects/movinet/files/kinetics_600_labels.txt'
))
labels_path = pathlib.path (labels_path)

lines = labels_path.read_text (). splitlines ()
kinetics_600_labels = np.array ([line.strip (line in line in line)])))

print (kinetics_600_labels [max_index]) # ?? ???? ?????

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