[파이썬] 딥러닝을 통한 객체 추적

05 Sep 2023

python

딥러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 객체 추적에 많이 사용되는 강력한 기술입니다. 객체 추적은 영상이나 비디오에서 특정 객체를 식별하고 추적하는 과정을 의미합니다. 이를 통해 자율 주행, 보안 시스템, 비디오 모니터링 등 다양한 응용 프로그램에서 사용될 수 있습니다.

딥러닝을 사용한 객체 추적의 기본 개념

딥러닝 기반 객체 추적은 크게 객체 탐지(Detection)와 객체 추적(Tracking)으로 나뉩니다.

객체 탐지(Detection): 딥러닝 모델을 사용하여 이미지나 비디오에서 객체를 탐지하는 단계입니다. YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector)와 같은 객체 탐지 알고리즘을 사용합니다. 이 단계에서는 주어진 이미지 또는 비디오에서 객체를 찾아내고 경계 상자(Bounding Box)를 그립니다.
객체 추적(Tracking): 탐지된 객체를 계속 추적하여 객체의 위치를 지속적으로 업데이트하는 단계입니다. 추적 알고리즘은 특정 객체의 이동을 모델링하고, 해당 객체의 특징이 어떻게 변하는지를 추적하여 객체의 경로를 예측합니다.

딥러닝 객체 추적을 위한 Python 라이브러리

Python에는 객체 추적을 위해 사용할 수 있는 다양한 라이브러리와 프레임워크가 있습니다. 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나는 OpenCV입니다. OpenCV는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 파이썬 라이브러리로써, 다양한 객체 추적 알고리즘을 지원합니다.

아래는 OpenCV를 사용하여 딥러닝 객체 추적을 하는 간단한 예제 코드입니다:

import cv2

# 객체 탐지 모델 초기화
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel")

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

while True:
    ret, frame = video.read()

    if not ret:
        break

    # 이미지 전처리
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104.0, 177.0, 123.0))

    # 객체 탐지 수행
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()

    # 탐지된 객체를 화면에 그리기
    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        if confidence > 0.5:
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

            # 객체 경계 상자 그리기
            cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

    # 화면에 출력
    cv2.imshow("Output", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 'q' 키를 누르면 종료
    if key == ord("q"):
        break

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

위의 코드는 OpenCV의 DNN 모듈을 사용하여 Caffe 프레임워크로 작성된 객체 탐지 모델을 로드하고, 비디오에서 프레임을 읽어와 객체를 추적하는 과정을 보여줍니다.

딥러닝을 통한 객체 추적은 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 이러한 기술을 응용하여 자율 주행 차량이 도로 위의 차량을 추적하거나, 보안 시스템이 움직이는 객체를 식별하고 추적하는 등 많은 가능성이 있습니다.