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【カメラマン不要】AIと被写体認識の最新カメラ:Pythonで開発しよう

【カメラマン不要】AIと被写体認識の最新カメラ:Pythonで開発しよう

カメラマンが不要となるAIと被写体認識センサー付き最新カメラのニュースと、Pythonでカメラマン不要のカメラ開発のサンプルコードを紹介します。

あなたもAIエンジニアに転職して、カメラマン不要のカメラを開発しましょう。

【カメラマン不要】AIと被写体認識センサー付き最新カメラとは?

記事では、FeiyuTech社が開発した「SCORP 2」というAIジンバルについて説明しています。

AIジンバルは、動く被写体を自動で追いかけることができる特別な機能を持っています。この機能は、ジンバルに組み込まれたAIと被写体認識センサーによって可能になっているそうです。

使えるレンズの種類には制限があるかもしれませんし、たくさんの動くものがある時にどうなるかはまだ分かりません。しかし、このAIジンバルを使えば、1人でダンスなどの動画を撮影できます。価格は59,900円で、コストパフォーマンスが良いとされています。

Pythonでカメラマン不要のカメラ開発のサンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# Sample data creation
# Simulating a scenario where the AI tracks the subject's movement over time

data = {
    'Time (seconds)': np.arange(0, 10, 0.5),
    'Subject X Position': np.random.uniform(0, 10, 20),
    'Subject Y Position': np.random.uniform(0, 10, 20)
}

df = pd.DataFrame(data)

# Plotting the subject's movement
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Time (seconds)'], df['Subject X Position'], label='X Position')
plt.plot(df['Time (seconds)'], df['Subject Y Position'], label='Y Position')
plt.title('Subject Movement Tracking Over Time')
plt.xlabel('Time (seconds)')
plt.ylabel('Position')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
【カメラマン不要】AIと被写体認識の最新カメラ:Pythonで開発しよう | AIジンバルが時間の経過に伴って被写体の動きを追跡
AIジンバルが時間の経過に伴って被写体の動きを追跡

上記のPythonコードでは、AIジンバルが時間の経過に伴って被写体の動きを追跡するシナリオをシミュレートしています。

上記Pythonコードでは、以下のステップで行われます。

  • まず、被写体のX座標とY座標の位置データを10秒間で生成します。時間の間隔は0.5秒ごとで、それぞれの座標はランダムに設定されています。
  • 次に、このデータをグラフにプロットします。X軸は時間(秒)を表し、Y軸は被写体の位置を表します。
  • グラフには、時間の経過と共に被写体の位置がどのように変化するかを示しています。AIジンバルが被写体を追跡する際の動きを表現しています。

上記のPythonコードは、実際のジンバル制御や追跡の複雑さを含んでいませんが、AIジンバルがどのようにデータを視覚化するかのアイデアを提供しています。

まとめ

FeiyuTech社が作った「SCORP 2」という新しいカメラには、動いているものを自動で追いかけるAIと被写体認識センサーがついています。1人でダンス動画などを撮るのにとても便利そうですね。

また、Pythonを使って、AIジンバルがどうやって動かを示すサンプルコードも紹介しました。サンプルのPythonコードは、被写体の動きを時間とともに、追跡する方法をグラフで表示します。AIジンバルがどう動くかの理解に役立つ例です。

AIによって、カメラマン不要時代がすでに到来しているのかも知れません。あなたもプログラマーになれば、カメラマン不要のカメラを開発できますね。

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