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5分でわかるEVMデモ

EVM（Eulerian Video Magnification）は、映像中の微小な変化を増幅し、 肉眼では見えない動きや色の変化を可視化する技術です。 このページでは、EVMの効果を動画で確認したあと、自分で試す方法を紹介します。

1 EVMの効果を見る

以下はMIT CSAILの研究チームによるEVMの公式デモ動画です。 顔の色変化（心拍）、赤ちゃんの呼吸、ギター弦の振動など、 肉眼では確認できない微小な変化がEVM処理によって増幅されている様子を確認できます。

動画の見どころ
  • 顔の皮膚が周期的に赤くなる部分 — 心拍による血流の変化がEVMで増幅されている
  • 赤ちゃんの胸部のわずかな動き — 呼吸運動が可視化されている
  • ギター弦の振動 — 周波数帯域を指定して特定の弦だけを増幅している
出典

Wu et al., "Eulerian Video Magnification for Revealing Subtle Changes in the World," ACM Transactions on Graphics (Proc. SIGGRAPH), 31(4), 2012. MIT CSAIL公式ページ

この増幅がどのような仕組みで実現されているかは 「EVMの原理」で解説しています。

2 自分で試す — Google Colab

Google Colabを使えば、ブラウザだけでEVMを実行できます。 必要なものはGoogleアカウントのみで、ソフトウェアのインストールは不要です。

Eulerian Video Magnification Notebook

ノートブック内のサンプル動画にEVM処理を実行し、増幅前後の違いを確認できます。 自分で撮影した動画をアップロードして処理することも可能です。

ソースコード: joeljose/Eulerian-Video-Magnification（GitHub）

Google Colabで開く

実行手順

  1. 上のボタンからGoogle Colabを開く
  2. Googleアカウントでログイン
  3. 「ランタイム」→「すべてのセルを実行」を選択
  4. サンプル動画のEVM処理結果を確認する

処理結果に違和感がある場合は「パラメータの意味」を、 うまく増幅できない場合は「限界と制約」を参照してください。 自分の動画で試す際の撮影のコツは「自分の動画で試す」にまとめています。

3 参考リソース

EVMの原著論文や、Pythonでの実装について詳しく知りたい場合は以下を参照してください。

MIT CSAIL — EVM Project Page

EVMの開発元であるMIT CSAILの公式ページです。 原著論文（Wu et al., SIGGRAPH 2012）のPDF、追加のデモ動画、BibTeX引用情報を参照できます。

MIT公式ページを開く
PyEVM — Python実装ライブラリ

ローカル環境でEVM処理を実行するためのPythonライブラリです。 pip install PyEVM でインストールできます。

BSD 2-Clause License

PyEVMドキュメントを開く

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