[파이썬] 딥러닝을 활용한 모션 감지와 분석

05 Sep 2023

python

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 사람의 움직임이나 동작을 감지하고 분석하는데 많이 사용됩니다. 특히, 모션 감지와 분석은 보안 시스템, 게임, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 사용되어지고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬에서 딥러닝을 활용하여 모션 감지와 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

모션 감지와 분석에는 다음과 같은 라이브러리가 필요합니다:

OpenCV: 이미지 처리를 위한 라이브러리
TensorFlow: 딥러닝 모델을 구성하고 학습시키기 위한 라이브러리
Keras: TensorFlow를 간편하게 사용하기 위한 라이브러리

다음과 같은 명령어를 사용하여 필요한 라이브러리들을 설치해주세요:

$ pip install opencv-python
$ pip install tensorflow
$ pip install keras

이미지에서 모션 감지하기

다음은 이미지에서 모션을 감지하는 간단한 예제 코드입니다:

import cv2

# 비디오 캡처 객체 생성
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 초기 프레임 읽기
_, frame = cap.read()

# 모션 감지 알고리즘 초기화
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

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

    # 프레임 전처리
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 이진화 처리
    _, threshold = cv2.threshold(fgmask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 모션 감지 결과 표시
    cv2.imshow('Motion Detection', threshold)

    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 캡처 객체 해제
cap.release()

# 윈도우 창 닫기
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 비디오 캡처를 통해 실시간으로 프레임을 읽어오고, 백그라운드 서브트랙션 알고리즘을 사용하여 모션을 감지합니다. 이진화 처리를 통해 모션 감지 결과를 표시하고, ‘q’ 키를 누르면 프로그램이 종료됩니다.

딥러닝을 활용한 모션 분석

모션 감지만으로는 움직임의 세부 정보를 파악하기 어렵습니다. 딥러닝을 통해 더욱 정교한 모션 분석을 수행할 수 있습니다. 다음은 딥러닝 모델을 통해 모션을 분석하는 예제 코드입니다:

import cv2
import tensorflow as tf
from keras.models import load_model

# 이미지 사이즈 설정
IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT = 64, 64

# 딥러닝 모델 로드
model = load_model('motion_analysis_model.h5')

# 비디오 캡처 객체 생성
cap = cv2.VideoCapture(0)

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

    # 프레임 전처리
    resized_frame = cv2.resize(frame, (IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT))
    resized_frame = resized_frame.reshape((1, IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, 3))

    # 모션 분석
    prediction = model.predict(resized_frame)

    # 감지된 동작 출력
    if prediction[0] > 0.5:
        cv2.putText(frame, 'Motion Detected', (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # 프레임 표시
    cv2.imshow('Motion Analysis', frame)

    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 캡처 객체 해제
cap.release()

# 윈도우 창 닫기
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 저장된 딥러닝 모델을 로드하고, 프레임을 전처리하여 모델에 입력으로 제공합니다. 모델은 입력 이미지를 분석하여 모션을 감지하고, 감지된 동작을 프레임에 표시합니다.

마무리

이번 블로그 포스트에서는 파이썬에서 딥러닝을 활용하여 모션 감지와 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 기술은 다양한 분야에서 응용될 수 있고, 보안 시스템이나 게임에 적용되어 인간-컴퓨터 상호작용을 개선할 수 있습니다. 딥러닝은 계속해서 발전하고 있으므로, 앞으로 더욱 다양하고 정교한 모션 감지와 분석 시스템을 구현할 수 있을 것입니다.