Vídeo colorizado: Ramal de Mangaratiba (1929) (2-Final)

Este vídeo faz parte de um teste pioneiro de colorização de antigos vídeos ferroviários, em parceria entre o projeto Trem de Dados e o Departamento de Pesquisas e Projetos Trilhos do Rio.
O vídeo original é resultado do trabalho realizado pelo Laboratório Universitário de Preservação Audiovisual (LUPA) da Universidade Federal Fluminense (UFF), e o título é "Um passeio em Mangaratyba. Rio - 7 - 4 - 929 C.", cuja descrição do vídeo completo é: "Imagens de Mangaratiba, com chegada de trem, passeio de barco, imagens da fazenda de banana Itacurubitiba, e homens fazendo tiro esportivo."
Obs.: para executar o procedimento de colorização da antiga filmagem foi necessário também dividir o documentário em partes e selecionar apenas as cenas com temáticas ou imagem ferroviárias, foco dos projetos Trem de Dados e Trilhos do Rio.
Outros dados (informados pela UFF):
Fundo/Lote: Diogo Rembold
Depositante: Diogo Rembold
País: Brasil
Gênero: amador
Som (ótico, magnético ou N/A): N/A (mudo)
Cartelas (S ou N) S
Realizador: Não identificado
Ano de Realização: 1929
Década de Realização: 1920
Cor ou PB: PB
Bitola: 9,5mm
Digitalização: Digitalizado pela LUPA
Formatos digitais: MOV
Para executar este procedimento de colorização são necessários alguns softwares e scripts como o DeOldify, além de um equipamento relativamente potente. Após a colorização ainda é realizado o equilíbrio de cores e estabilização em algumas cenas, quando necessário. Poderão ser necessárias ocasionalmente técnicas artesanais frame a frame para correção, posteriormente. Esta técnica está sendo aperfeiçoada e em breve resultados ainda melhores poderão ser obtidos.
Para quem quiser experimentar, segue abaixo uma lista de alguns dos requisitos básicos necessários:
=Processador (CPU):
Recomendação: Intel Core i7 ou equivalente AMD Ryzen 7
O DeOldify se beneficia de um processador potente para o processamento rápido de imagens e vídeos. Um processador mais robusto ajuda a acelerar o treinamento de modelos e a aplicação de transformações em tempo real.
=Placa Gráfica (GPU):
Recomendação: NVIDIA GeForce GTX 1060 (ou superior)
A GPU é crucial para acelerar o processamento de redes neurais profundas. O DeOldify utiliza modelos baseados em redes GAN e uma GPU potente ajudará significativamente na velocidade de treinamento e inferência.
=Memória RAM:
Recomendação: 16 GB de RAM
Uma quantidade suficiente de RAM é importante para lidar com grandes conjuntos de dados e executar várias tarefas simultâneas sem gargalos de desempenho.
=Armazenamento:
Recomendação: SSD (Solid State Drive) com pelo menos 500 GB
Um SSD é mais rápido do que um HDD tradicional, o que ajuda na leitura e escrita rápida de dados, especialmente útil ao lidar com grandes conjuntos de imagens e vídeos.
=Sistema Operacional:
Recomendação: Windows 10 (ou superior) / Ubuntu 18.04 LTS (ou superior)
Ambos são sistemas operacionais bem suportados para desenvolvimento de aprendizado profundo e processamento de dados intensivos. Escolha o sistema operacional com o qual você está mais confortável.
=Outras Considerações:
Conexão à Internet: Uma conexão rápida à internet é útil para baixar modelos pré-treinados e atualizações do DeOldify.
Monitor: Um monitor de alta resolução pode ser benéfico para visualização detalhada das imagens colorizadas e vídeos.
Fonte: Laboratório Universitário de Preservação Audiovisual (LUPA) da Universidade Federal Fluminense (UFF)
Em respeito aos direitos autorais e de imagem.
Trem de Dados - www.tremdedados.com.br
Trilhos do Rio - www.trilhosdorio.org
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[@antoniomilton7387]

Esses. Vidios. São. Lindos. Parabéns.

[@siberianodostrilhos7561]

Vídeo muito interessante. Parabéns !

[@josieldepaula7897]

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