컴퓨터 비전은 컴퓨터를 사용하여 이미지나 비디오에서 정보를 추출하고 해석하는 기술입니다. 이러한 기술을 활용하면 물체의 크기와 거리를 측정하는 것도 가능합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 컴퓨터 비전을 활용해 물체의 크기와 거리를 측정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
필요한 라이브러리
먼저, 컴퓨터 비전을 위해 다음과 같은 Python 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install opencv-python
- OpenCV: 컴퓨터 비전과 이미지 프로세싱을 위한 강력한 라이브러리입니다.
물체 크기 측정
import cv2
def measure_object_size(image_path, object_height, focal_length):
# 이미지 읽기
image = cv2.imread(image_path)
# 물체의 너비 계산
object_width = (focal_length * object_height) / image.shape[1]
return object_width
# 이미지 경로
image_path = "object_image.jpg"
# 물체의 실제 높이 (단위: cm)
object_height = 20
# 카메라의 초점 거리 (단위: pixel)
focal_length = 1000
# 물체의 너비 측정
object_width = measure_object_size(image_path, object_height, focal_length)
print("물체의 너비:", object_width, "cm")
위 코드에서는 measure_object_size() 함수를 정의하여 물체의 크기를 측정합니다. 이 함수는 이미지 경로, 물체의 실제 높이, 카메라의 초점 거리를 매개변수로 받습니다. OpenCV의 imread() 함수를 사용하여 이미지를 읽고, 물체의 너비를 계산합니다.
측정 결과는 object_width 변수에 저장되며, 해당 변수를 출력하면 물체의 너비가 표시됩니다. 이를 실제 단위(cm)로 확인할 수 있습니다.
물체 거리 측정
import cv2
def measure_object_distance(object_width, focal_length, image_width):
# 물체와 카메라 사이의 거리 계산
distance = (object_width * focal_length) / image_width
return distance
# 물체의 너비 (단위: cm)
object_width = 10
# 카메라의 초점 거리 (단위: pixel)
focal_length = 1000
# 이미지의 너비 (단위: pixel)
image_width = 800
# 물체와 카메라 사이의 거리 측정
distance = measure_object_distance(object_width, focal_length, image_width)
print("물체와 카메라 사이의 거리:", distance, "cm")
위 코드에서는 measure_object_distance() 함수를 정의하여 물체와 카메라 사이의 거리를 측정합니다. 이 함수는 물체의 너비, 카메라의 초점 거리, 이미지의 너비를 매개변수로 받습니다. 물체와 카메라 사이의 거리를 계산하기 위해 너비와 초점 거리를 사용합니다.
측정 결과는 distance 변수에 저장되며, 해당 변수를 출력하면 물체와 카메라 사이의 거리가 표시됩니다.
결론
이번에는 Python과 OpenCV를 사용하여 컴퓨터 비전을 활용해 물체의 크기와 거리를 측정하는 방법을 알아보았습니다. 컴퓨터 비전을 활용하면 물체의 크기와 거리를 측정하는 작업을 자동화하고 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술을 응용하여 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다.