Video 2, caballo

Para realizar este video, se usaron como consulta a ChatGTP 3.5 y Colab, el lenguaje de programacion es Python, se usaron
from google.colab import files
import os
import cv2

[@mitreg1]

El video presentado se realizo de la siguiente manera : a partir de la pelicula con el caballo corriendo ua-cam.com/users/shortsANzqqGabEgs? , se realizo un codigo del cual se extrajeron 395 fotos individuales, luego utlizando ChatGTP 3.5 se creo un codigo que a partir de una cantidad de imagenes :
de la frame_108.jpg(image/jpeg) a la rame_170.jpg(image/jpeg) se las juntara y se hiciera un video que se descargo en Downloads de la PC, la pelicula generada tiene mucha discontinuidades, pero la misma forma parte de mi estidio de la IA y la meta es entregar estas fotografias a una capa de entrada de una neurona-capa oculta de 1000 neuronas---capa de salida de una neurona.

[@mitreg1]

codigo :
from google.colab import files
import os
import cv2
# Sube tus imágenes a Colab
uploaded = files.upload()
# Crea un directorio para las imágenes
os.makedirs('imagenes', exist_ok=True)
# Mueve las imágenes cargadas al directorio
for filename in uploaded.keys():
os.rename(filename, f'imagenes/{filename}')
# Lista de imágenes en el directorio
image_folder = 'imagenes'
images = [img for img in os.listdir(image_folder) if img.endswith(".jpg")]
# Ordena las imágenes alfabéticamente
images.sort()
# Abre la primera imagen para obtener las dimensiones
frame = cv2.imread(os.path.join(image_folder, images[0]))
height, width, layers = frame.shape
# Nombre del video de salida
video_name = 'output_video.avi'
# Crea el objeto de video
video = cv2.VideoWriter(video_name, cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), 1, (width, height))
# Agrega cada imagen al video
for image in images:
img_path = os.path.join(image_folder, image)
img = cv2.imread(img_path)
video.write(img)
# Libera los recursos
cv2.destroyAllWindows()
video.release()
# Descarga el video resultante
files.download(video_name)