[파이썬] 컴퓨터 비전에서의 물체 추적

05 Sep 2023

python

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오 등의 시각 데이터를 분석하고 이해하는 기술을 말합니다. 이 중에서도 물체 추적은 매우 중요한 애플리케이션이며, 파이썬을 이용하여 구현하는 것이 편리하고 유연한 방법입니다.

물체 추적의 개요

물체 추적은 컴퓨터 비전 기술의 한 분야로, 동영상에서 특정 객체나 물체를 식별하고 추적하는 과정입니다. 이를 통해 움직이는 물체를 따라가거나, 특정 위치에서 움직임을 감지하는 등 다양한 응용이 가능합니다.

보통 물체 추적은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

물체 감지(Object Detection): 이미지나 동영상에서 특정 물체를 식별하는 과정입니다. 이를 위해 주로 이미지 처리 알고리즘이나 신경망 모델을 사용합니다.
물체 추적(Object Tracking): 물체의 움직임을 따라가며 위치를 추적하는 과정입니다. 초기 프레임에서 물체의 위치를 포착한 후, 이후 프레임에서는 물체의 위치를 예측하여 추적합니다.
물체 식별(Object Recognition): 추적된 물체를 다른 물체와 구별하여 식별하는 과정입니다. 이를 통해 추적된 물체에 대한 추가적인 정보나 특성을 파악할 수 있습니다.

파이썬을 이용한 물체 추적 예제

이제 파이썬을 사용하여 간단한 물체 추적을 구현해보겠습니다. 여기서는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지나 비디오에서 물체를 추적하는 방법을 알아보겠습니다.

import cv2

# 비디오 파일 열기
video = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 추적할 물체 지정
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

# 최초 프레임에서 추적할 물체 선택
ret, frame = video.read()
bbox = cv2.selectROI(frame, False)
tracker.init(frame, bbox)

# 비디오 프레임별로 물체 추적
while True:
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break
        
    # 물체 추적
    success, bbox = tracker.update(frame)
    
    if success:
        # 추적한 물체를 박스로 표시
        (x, y, w, h) = [int(v) for v in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        
    cv2.imshow('Object Tracking', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 리소스 해제
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 먼저 비디오 파일을 열고, 추적할 물체를 지정하고, 초기 프레임에서 물체를 선택합니다. 그 후, 프레임별로 물체를 추적하며, 추적한 물체를 사각형 박스로 표시합니다. 마지막으로 키보드에서 ‘q’를 입력하여 종료할 때까지 프레임을 무한히 표시합니다.

마무리

컴퓨터 비전에서의 물체 추적은 많은 실제 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 파이썬과 OpenCV를 이용하여 물체 추적을 구현할 수 있으며, 이를 기반으로 보다 복잡한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

이 글을 통해 물체 추적의 개요와 파이썬을 이용한 예제 코드를 알아보았습니다. 물체 추적을 활용하여 영상 처리나 보안 시스템 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것입니다.