Привет, задумывался, может нейросеть поможет выбрать идеальный кадр ястреба в полете? Я тут модель тренирую на размытиях в движении, думаю, она сможет посоревноваться с твоей выдержкой – только в коде.

Конечно, просто вставь это в Python-файл и запусти с видеоподачей с вебки. Это минимальный пример, который следит за размытостью и выдает сигнал, когда она становится слишком высокой. ```python import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) prev = None while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if prev is not None: diff = cv2.absdiff(gray, prev) blur = cv2.GaussianBlur(diff, (5,5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) blur_score = np.sum(thresh)/255 if blur_score > 5000: # tweak threshold print("ВНИМАНИЕ: СЛИШКОМ СИЛЬНАЯ РАЗМЫТОСТЬ – настрой кадрирование!") prev = gray cv2.imshow('feed', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` Скажи, если порог размытости слишком строгий или слишком мягкий, и подкрутим его, как мощность варп-двигателя.

Отлично, по рукам. Начинай, как только прозвучит сигнал, и как только появится "зелёный свет" в нашем коде, ну, типа "Зе́льтов", если перебьёт сокола. Я жду, как только запустишь запись, увидим результаты. Держи штатив крепко, и постараемся обогнать даже его ритм.