[파이썬] 컴퓨터 비전을 활용한 실시간 물체 인식

05 Sep 2023

python

컴퓨터 비전은 컴퓨터를 사용하여 디지털 이미지나 비디오를 처리하고 해석하는 분야입니다. 실시간 물체 인식은 이러한 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 실시간으로 물체를 탐지하고 인식하는 기술을 말합니다. 이 기술은 자율 주행 차량, 보안 시스템, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

Python은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Python의 강력한 라이브러리인 OpenCV와 TensorFlow를 사용하여 실시간 물체 인식을 구현해보겠습니다.

1. OpenCV 설치하기

먼저, OpenCV를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 OpenCV를 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

2. 실시간 물체 인식 코드 작성하기

다음으로, 실시간 물체 인식을 위한 코드를 작성해보겠습니다. 아래의 예제 코드는 웹캠을 통해 실시간 비디오를 받아와서 물체를 탐지하고 인식하는 코드입니다.

import cv2

# 물체 인식을 위한 모델 불러오기
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'model.caffemodel')

# 웹캠 열기
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 비디오 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()

    # 이미지 전처리
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

    # 예측 수행
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()

    # 결과 시각화
    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            class_id = int(detections[0, 0, i, 1])
            class_label = classes[class_id]
            cv2.putText(frame, class_label, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 화면 출력
    cv2.imshow('Object Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 종료
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 물체 인식을 위해 Caffe 모델을 사용하는 예제입니다. deploy.prototxt 파일과 model.caffemodel 파일은 사전에 훈련된 모델을 사용할 수 있도록 제공되어야 합니다.

3. 실행 및 결과 확인하기

위의 코드를 실행하면 웹캠이 실행되고 실시간으로 물체를 탐지하고 인식하는 결과를 볼 수 있습니다. 물체의 종류와 탐지된 위치에 대한 정보가 화면에 표시됩니다.

실시간 물체 인식은 보안 시스템, 자율 주행 차량, 증강 현실 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Python과 OpenCV를 사용하여 실시간 물체 인식을 구현해보세요!