{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Tenyer Mozgásának Érzékelése Optikai Áramlással\n", "\n", "Ez a labor a [Mesterséges Intelligencia Kezdőknek Tananyag](http://aka.ms/ai-beginners) része.\n", "\n", "Nézd meg [ezt a videót](../../../../../../lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/palm-movement.mp4), amelyben egy személy tenyere mozog balra/jobbra/fel/le egy stabil háttér előtt.\n", "\n", "**A célod** az lesz, hogy az Optikai Áramlás segítségével meghatározd, a videó mely részei tartalmaznak fel/le/balra/jobbra irányú mozgásokat.\n", "\n", "Kezdd a videó képkockáinak megszerzésével, ahogy az előadásban bemutattuk:\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Code here" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Most, számítsd ki a sűrű optikai áramlás képkockáit az előadásban leírtak szerint, és alakítsd át a sűrű optikai áramlást polárkoordinátákra:\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Code here" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Készíts irányokból hisztogramot az optikai áramlás minden egyes képkockájához. Egy hisztogram megmutatja, hogy hány vektor esik egy adott tartományba, és különválasztja a mozgás különböző irányait a képkockán.\n", "\n", "> Érdemes lehet lenullázni azokat a vektorokat, amelyek nagysága egy bizonyos küszöbérték alatt van. Ez segít eltávolítani a videóban lévő kisebb, felesleges mozgásokat, például a szemek és a fej mozgását.\n", "\n", "Ábrázold a hisztogramokat néhány képkockához.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Code here" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Hisztogramokat nézve elég egyértelműnek kell lennie, hogyan lehet meghatározni a mozgás irányát. Ki kell választani azokat a bin-eket, amelyek az fel/le/balra/jobbra irányoknak felelnek meg, és amelyek egy bizonyos küszöbérték felett vannak.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Code here" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Gratulálunk! Ha az összes fenti lépést elvégezte, befejezte a labort!\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**Felelősségkizárás**: \nEz a dokumentum az [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) AI fordítási szolgáltatás segítségével készült. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt a professzionális, emberi fordítás igénybevétele. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.\n" ] } ], "metadata": { "language_info": { "name": "python" }, "orig_nbformat": 4, "coopTranslator": { "original_hash": "153d9e417e079bf62f8f693002d0deaf", "translation_date": "2025-08-29T14:01:45+00:00", "source_file": "lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/MovementDetection.ipynb", "language_code": "hu" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }