Prototyp, Analyse von mutmaßlichen Fakes (Papierform, Basis: Videos)
import sys import os import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf import pytesseract from PyQt5.QtCore import QObject from skimage.feature import graycomatrix, graycoprops from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0 from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QFileDialog, QLabel, QProgressBar, QMessageBox, QTextEdit from PyQt5.QtCore import Qt, QThread, pyqtSignal import logging # Logging einrichten für Debugging und Fehlerverfolgung logging.basicConfig(level=logging.INFO) # Schritt 1: Extraktion von Frames aus einem Video def extract_frames(video_path, frame_size=(256, 256)): """ Extrahiert alle Frames aus einem Video und skaliert sie auf eine vorgegebene Größe. ...