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AutoCapture ---VR视频自动视窗提取系统

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伴随着当代技术的不断创新与更迭，虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术，也在近几年飞速发展，逐渐向商业化转型，目前已经应用在了众多领域，其中包括教育、娱乐、医疗、出行等，使得人们接触和体验VR视频或图像的机会也越来越多。

传统的二维视频通常是根据摄影需求，选择不同的摄影设备来进行拍摄的，其视频的内容是由摄影师主观地选择，再经过一系列加工处理，最终呈现给观众。与此不同的是，在VR视频中，观看者可根据自身兴趣随心所欲地探寻视频中的场景内容，不必再担心摄影师是否会错过一些你更感兴趣的内容。然而，这种完全自由的观看方式也会带来一些弊端。VR视频很大程度地将“看哪里”这个决策从摄影师转移到观看者，使得观看者的观看效率大幅降低，一些观众可能不能很好地发现VR视频中的精彩部分,影响最终的VR视频观感体验。由此，VR视频自动视窗提取技术应运而生，该技术旨在建立模型学习专业摄影师的摄影知识，自动捕捉VR视频场景中的精彩部分。通过使用VR视频自动剪辑技术，摄影师可省去繁琐的剪辑过程，观看者可用熟悉的观看二维视频的方式享受视觉内容。

经过调研,，本项目发现相对于视频中的天空、树木等背景部分，VR视频中的人物、车辆等显著目标更加可能是精彩部分。因此，本项目以目标检测为基本方法，将检测出的目标作为虚拟摄影的主要内容，利用Python实现了基于目标检测的VR视频自动视窗提取技术，并用Python的第三方库PyQt5所提供的PyQt5 Designer可视化工具将其各个功能集成起来，呈现了较好的交互界面，可以实现三个功能: VR视频播放，目标识别和自动视口提取。