Stage 1：動画処理

植物動画から3D再構成用のフレームを抽出します。

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このステージの概要

graph LR
    A[📹 Raw MP4動画<br/>4K · 60fps · 60秒] -->|ffmpeg| B[🖼️ JPEGフレーム<br/>約329枚 · 4K]
    style A fill:#e1f5ff
    style B fill:#e1ffe1

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入力要件

項目	値
フォーマット	MP4（H.264）
解像度	3840×2160（4K）
入力フレームレート	60 fps
撮影時間	約60秒
ファイルサイズ目安	約2 GB

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コマンド

ffmpeg -i video.mp4 \
    -vf "fps=5" \
    -qscale:v 2 \
    output/frame_%04d.jpg

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パラメータ説明

パラメータ	値	理由
fps=5	5フレーム/秒	最適バランス：約329フレームが48GB VRAMに収まりPSNR 23.71 dBを達成
qscale:v 2	約95%品質	COLMAPのSIFT特徴点検出に高品質JPEGが必要
frame_%04d.jpg	ゼロ埋め	正しいソート順を保証

なぜ5 FPSか？

フレーム不足（3fps未満）5 FPS（最適 ✅）フレーム過多（8fps超）

• 視点が疎 → COLMAPのカメラ登録が失敗
• ❌ 再構成が失敗するか穴だらけになる

• 60秒動画で約329フレーム
• 48GB VRAMに収まる
• PSNR 23.71 dB

• GPU VRAM上限を超過
• 品質の向上は微小

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期待される出力

ls output/ | wc -l
# 期待値：329

合格基準

• ✅ 出力フォルダに約329枚のJPEGファイル
• ✅ frame_0001.jpg から連番
• ✅ フォルダ合計サイズ 約1.5 GB

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バッチ処理（複数日付）

#!/bin/bash
for DATE_DIR in data/*/; do
    DATE=$(basename "$DATE_DIR")
    mkdir -p "$DATE_DIR/frames"
    ffmpeg -i "$DATE_DIR/video.mp4" -vf "fps=5" -qscale:v 2 \
        "$DATE_DIR/frames/frame_%04d.jpg"
    COUNT=$(ls "$DATE_DIR/frames/" | wc -l)
    echo "✅ $DATE: $COUNT フレーム抽出完了"
done

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次のステップ

→ Stage 2：COLMAP SfM