[파이썬] 컴퓨터 비전에서의 객체 검출과 추적

05 Sep 2023

python

컴퓨터 비전은 컴퓨터 시스템이 이미지나 비디오를 이용하여 시각적 정보를 처리하고 이해하는 기술을 의미합니다. 객체 검출과 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 주제 중 하나입니다.

객체 검출(Object Detection)

객체 검출은 이미지나 비디오에서 특정한 객체를 인식하고 위치를 찾아내는 작업입니다. 이를 통해 사람, 자동차, 동물 등의 객체를 탐지할 수 있으며, 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 객체 검출은 일련의 단계로 구성되며, 주요 단계는 다음과 같습니다.

이미지 또는 비디오로부터 입력을 받습니다.
입력 이미지에서 특징을 추출합니다. 이를 위해 컴퓨터 비전 알고리즘과 딥러닝 기술을 사용합니다.
추출한 특징을 이용하여 객체를 분류합니다. 다양한 분류 알고리즘 중에서는 지도학습 기반의 분류 방법이 가장 일반적으로 사용됩니다.
분류 결과를 바탕으로 객체의 위치를 표시하거나 경계 상자를 그려줍니다.

객체 추적(Object Tracking)

객체 추적은 이미지나 비디오에서 특정 객체를 찾아서 이전 프레임에서의 위치를 기반으로 객체의 이동 경로를 알아내는 작업입니다. 객체 추적은 객체 검출 이후에 객체의 식별 및 궤적 추적을 위해 사용됩니다. 주요 기술로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

이동 벡터 추적: 객체의 이동 벡터를 계산하여 객체의 궤적을 예측합니다. 이를 통해 객체의 다음 위치를 추정할 수 있습니다.
특징 기반 추적: 객체의 특징을 추출한 후, 이 특징을 다음 프레임에서 검출하여 객체를 추적합니다. 예를 들어, 객체의 색상, 텍스처, 모양 등의 특징을 이용하여 추적할 수 있습니다.
딥러닝을 이용한 추적: 딥러닝을 이용하여 객체의 특징을 추출하고, 이를 이용하여 추적을 수행합니다. 예를 들어, 객체의 영역을 인식하여 추적할 수 있습니다.

예시 코드

이제 객체 검출과 추적을 위한 예시 코드를 살펴보겠습니다. 이 코드는 파이썬과 OpenCV 라이브러리를 사용하여 구현되었습니다.

import cv2

# 객체 검출을 위한 모델 불러오기
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe(protoPath, modelPath)

# 입력 비디오 열기
video = cv2.VideoCapture("input_video.mp4")

# 비디오 프레임 읽어오기
while True:
    ret, frame = video.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 프레임 전처리
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104.0, 177.0, 123.0))
    
    # 객체 검출
    model.setInput(blob)
    detections = model.forward()
    
    # 검출된 객체를 반복하여 표시하기
    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        
        # 신뢰도가 일정 이상인 객체만 표시
        if confidence > 0.5:
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
            cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)
    
    # 프레임 표시하기
    cv2.imshow("Output", frame)
    
    # 'q' 키를 누를 때까지 반복
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 출력 정리
cv2.destroyAllWindows()
video.release()

위 코드는 주어진 입력 비디오에서 객체를 검출하고 해당 객체를 경계 상자로 표시하는 간단한 예시입니다. 이를 통해 객체 검출 및 추적을 위한 기본적인 개념과 구현 방법을 이해할 수 있습니다.

이렇게 객체 검출과 추적은 컴퓨터 비전 기술의 중요한 부분이며, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 따라서 컴퓨터 비전에 관심이 있는 경우, 객체 검출과 추적에 대한 학습과 실습을 통해 깊이 있는 이해를 할 수 있습니다.