Funktionsweise der Objektverfolgung in Final Cut Pro

Wenn du einen Clip (etwa einen Titel, einen Generator oder ein Standbild) oder einen Effekt in den Viewer ziehst, schlägt Final Cut Pro ein Objekt oder einen Pixelbereich im Hintergrundclip vor (der als Referenzmuster bezeichnet wird), um dieses bzw. diesen während der Bewegung im Viewer zu „fixieren“.

Ein Effekt, der in den Viewer gezogen wird, und ein weißes Rechteck über einem Objekt im Video

Idealerweise sollte das Referenzmuster ein konsistentes, leicht identifizierbares Detail mit hohem Kontrast sein. Das vereinfacht das Tracking des Musters. Wenn du den Clip oder Effekt auf ein vorgeschlagenes Objekt ziehst, erscheint ein Onscreen-Tracker mit Steuerelementen, die du zum Anpassen des zu verfolgenden Bereichs verwenden kannst.

Im zweiten Tracking-Schritt analysiert Final Cut Pro dann die Bewegung des festgelegten Referenzmusters. Final Cut Pro setzt zwei Analysemethoden (Algorithmen) ein, um die Kalkulationen für die Objektverfolgung durchzuführen:

Punktwolke: Die Methode „Punktwolke“ erfasst viele Positionen im Suchbereich um den Mittelpunkt des Trackers. Einige dieser Positionen entsprechen dem bestimmten Referenzmuster genauer als andere. Der Tracker ermittelt die Position, an der Suchbereich und Referenzmuster am genauesten übereinstimmen (mit Subpixel-Genauigkeit). Für jedes analysierte Bild bestimmt der Tracker einen Zuordnungswert und misst dafür, wie genau die beste Übereinstimmung ist.
Neben der Suche nach der Position des Referenzmusters ermittelt der Tracker auch, wie sich das Muster von einem Bild zum nächsten verändert (durch Skalierung, Rotation oder Verzerrung). Beispiel: Du analysierst ein Logo auf dem Ärmel einer Person, die an der Kamera vorbeigeht. Wenn sich die Person beim Vorbeigehen an der Kamera leicht dreht, wird das Referenzmuster gedreht. Der Tracker sucht nach dem Referenzmuster und möglichen Veränderungen der Skalierung oder Rotation des Musters.
Maschinelles Lernen: Final Cut Pro verwendet ein Modell für maschinelles Lernen, das an Datensätzen trainiert wird, um Objekte in einer angegebenen Region des Videos zu verfolgen. Auf Systemen mit einer Apple Neural Engine wird dieser Teil des Algorithmus beschleunigt.
Das Modell für maschinelles Lernen zeichnet einen Auswahlrahmen um ein Objekt, das es identifiziert hat. Diese Methode kann Personen, Tiere und viele gängige Objekte erkennen.

Während die Bewegung im Projekt analysiert wird, zeichnet Final Cut Pro die Daten auf, die dann auf jedes beliebige Objekt (etwa einen Clip, einen Titel, ein Bild oder den Effekt einer Formmaske) in deinem Projekt angewendet werden können. Das Resultat ist ein Bewegungspfad (Motion-Track).

Vgl. auchÄndern der Analysemethode für das Tracking in Final Cut Pro

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