[파이썬] 컴퓨터 비전을 활용한 영상 인식 및 분석

05 Sep 2023

python

Computer Vision

소개

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오에서 정보를 추출하고 이를 이해하는 기술을 말합니다. 이를 통해 컴퓨터는 사물을 감지, 분류, 추적, 분석하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기술은 영상 인식과 분석 분야에서 널리 활용되며, 실제 응용 프로그램에 적용되는 예시가 점점 더 많아지고 있습니다.

영상 인식

영상 인식은 컴퓨터 비전의 한 분야로, 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오에서 사물이나 특정 패턴을 인식하는 기술을 말합니다. 이를 통해 영상 속에서 사물을 자동으로 검출하거나, 특정 사물의 위치를 추적하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Python을 이용한 예시 코드

import cv2

# 이미지 읽어오기
image = cv2.imread('image.jpg')

# 이미지 전처리 작업 (리사이징, 그래이스케일 변환 등)
# ...

# 이미지에서 얼굴 검출
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 검출된 얼굴에 사각형 표시
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

예시 코드는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지에서 얼굴을 검출하는 작업입니다. cv2.CascadeClassifier를 이용하여 사전 학습된 얼굴 검출기를 불러오고, detectMultiScale 함수를 사용하여 이미지에서 얼굴을 검출합니다. 검출된 얼굴에는 사각형을 그리고, 결과 이미지를 출력합니다.

영상 분석

영상 분석은 컴퓨터 비전의 또 다른 분야로, 영상 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하거나 패턴을 분석하는 작업을 말합니다. 이를 통해 영상 데이터에서 특정 행위, 동작, 변화 등을 감지하거나, 객체 추적, 동작 분석, 예측 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

Python을 이용한 예시 코드

import cv2

# 두 개의 비디오 파일 열기
video1 = cv2.VideoCapture('video1.mp4')
video2 = cv2.VideoCapture('video2.mp4')

# 비디오 프레임 읽어오기
while True:
    ret1, frame1 = video1.read()
    ret2, frame2 = video2.read()
    
    if not ret1 or not ret2:
        break
    
    # 프레임 전처리 작업 (그래이스케일 변환, 블러링 등)
    # ...
    
    # 프레임 간의 차이 계산
    diff = cv2.absdiff(frame1, frame2)
    
    # 차이 이미지 이진화
    _, threshold = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 이진화된 이미지에서 객체 검출 (contour 추출 등)
    # ...
    
    # 결과 이미지 출력
    cv2.imshow('Difference', threshold)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 파일 닫기
video1.release()
video2.release()
cv2.destroyAllWindows()

예시 코드는 두 개의 비디오 파일을 열고, 프레임을 순차적으로 읽어와서 해당 프레임간의 차이를 계산하는 작업입니다. 이후 차이 이미지를 이진화하고, 이진화된 이미지에서 객체를 검출하는 과정을 거칩니다. 최종적으로 이진화된 이미지를 출력합니다.

결론

컴퓨터 비전을 활용한 영상 인식 및 분석은 사물 검출, 객체 추적, 동작 분석, 패턴 분석 등 다양한 응용 프로그램에서 사용되며, Python을 이용하여 구현할 수 있습니다. OpenCV와 같은 라이브러리를 통해 강력한 기능을 가진 컴퓨터 비전 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다. 위 예시 코드를 참고하여 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 다양한 작업을 해보세요!