Github：https://github.com/color-kurenawi/practical_data_analysis_100
【実践データ分析100本ノック 第2版】
- 画像検出によるデータ分析
- 人通りが写っている動画データからフレーム単位の画像情報を抽出
- OpenCVやHOG特徴量の技術を活用して画像から人物の領域を抽出
- 画像から検出された人数を画像毎に算出
- 動画データから抽出した画像を並べると時系列データになるので、横軸に経過時間（フレーム番号 ÷ 1秒あたりのフレーム数（FPS））、縦軸に検出された人数とすることで、動画に映る人数の推移をグラフより把握することができる
- 全ての画像データを順番に確認するのが手間の場合、一部のフレームのみを抽出して分析するタイムラプスデータの活用が効果的（タイムラプスは、いわゆる早送り動画のようなイメージ。数フレームを追うだけでも人数の傾向は把握できるため、分析結果をビジネスサイドに説明する上で効果的）