[파이썬] PyTorch 포즈 추정 및 인식

07 Sep 2023

PyTorch

PyTorch는 딥러닝 라이브러리로서, 이미지나 비디오에서 사람의 포즈를 추정하고 인식하는 작업에 널리 사용됩니다. 포즈 추정은 사람의 관절 위치를 파악하여 사람의 행동을 분석하고 이해하는데 도움을 줍니다. 이번 블로그 포스트에서는 PyTorch를 사용하여 포즈 추정과 인식을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터셋과 모델

포즈 추정 작업을 위해서는 포즈를 레이블링한 데이터셋과 포즈 추정을 위한 딥러닝 모델이 필요합니다. 대표적인 데이터셋으로는 COCO (Microsoft Common Objects in Context)와 MPII (Multi-Person Human Pose Estimation) 데이터셋이 있습니다. 이러한 데이터셋을 사용하여 학습된 딥러닝 모델을 활용할 수 있습니다.

이미지에서 포즈 추정하기

PyTorch를 사용하여 이미지에서 포즈를 추정하는 방법은 다음과 같습니다:

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

# 이미지를 불러온다
image = Image.open("person_image.jpg")

# 이미지를 PyTorch 텐서로 변환한다
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image_tensor = preprocess(image).unsqueeze(0)

# 학습된 딥러닝 모델을 불러온다
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 포즈를 추정한다
output = model(image_tensor)

# 결과를 확인한다
print(output)

위 코드는 이미지를 불러와 PyTorch 텐서로 변환한 뒤, 학습된 ResNet-50 모델을 사용하여 포즈를 추정하는 예제입니다.

비디오에서 포즈 추정하기

이미지에서 포즈를 추정하는 것 외에도 PyTorch를 사용하여 비디오에서 실시간으로 포즈를 추정할 수도 있습니다:

import torch
from torchvision import models, transforms
import cv2

# 비디오 스트림을 열기
video_capture = cv2.VideoCapture("test_video.mp4")

# 학습된 딥러닝 모델을 불러온다
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 비디오 프레임별로 포즈 추정을 수행한다
while True:
    # 비디오 프레임을 읽어온다
    ret, frame = video_capture.read()

    # 프레임을 PyTorch 텐서로 변환한다
    preprocess = transforms.Compose([
        transforms.Resize((256, 256)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    image_tensor = preprocess(frame).unsqueeze(0)

    # 포즈를 추정한다
    output = model(image_tensor)

    # 결과를 화면에 출력한다
    print(output)

    # 화면에 이미지를 표시한다
    cv2.imshow("Pose Estimation", frame)

    # 'q' 키를 눌러 비디오 재생을 중지한다
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 스트림과 창을 닫는다
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 비디오 스트림을 열고, 프레임을 읽어와 PyTorch 텐서로 변환하여 포즈를 추정하는 예제입니다.

결론

PyTorch를 사용하여 포즈 추정과 인식을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 포즈 추정은 사람의 행동을 분석하고 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 딥러닝을 통해 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하여 다양한 응용 프로그램에 적용할 수 있습니다.