[파이썬] opencv-python 광학 흐름 분석

07 Sep 2023

opencv python

Optical Flow

소개

광학 흐름(optical flow)은 영상에서 연속적인 프레임 사이의 객체 이동을 추적하는 기술입니다. 이 기술은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 많이 사용되며, 엄청난 다양성을 보여줍니다. 이번 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python 라이브러리를 사용하여 광학 흐름 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 패키지 설치

먼저, OpenCV-Python 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 만약 설치되어 있지 않다면, 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

광학 흐름 분석 예제

import cv2
import numpy as np

# 이전 프레임을 저장할 변수
prev_frame = None

# 비디오 파일을 엽니다.
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 비디오 파일이 정상적으로 열렸는지 확인합니다.
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open video file")
    exit()

# 반복문을 사용하여 비디오의 각 프레임에 대해 처리합니다.
while True:
    # 이전 프레임을 현재 프레임으로 업데이트합니다.
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 현재 프레임을 그레이스케일로 변환합니다.
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 이전 프레임이 존재하는 경우에만 광학 흐름 분석을 수행합니다.
    if prev_frame is not None:
        # 광학 흐름 분석을 수행합니다.
        flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
        
        # 광학 흐름 결과를 화면에 표시합니다.
        flow_vis = cv2.cvtColor(flow, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        cv2.imshow("Optical Flow", flow_vis)
    
    # 이전 프레임을 현재 프레임으로 업데이트합니다.
    prev_frame = gray.copy()
    
    # 'q' 키를 누르면 종료합니다.
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 비디오 파일과 윈도우를 닫습니다.
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 예제 코드는 비디오 파일에서 프레임을 읽고, 그레이스케일로 변환한 후 광학 흐름 분석을 수행합니다. ‘video.mp4’ 파일을 대상으로 광학 흐름을 추적하며, calcOpticalFlowFarneback 함수를 사용하여 광학 흐름 분석을 수행합니다.

결론

이번 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 광학 흐름 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 광학 흐름은 객체 이동을 추적하는 중요한 기술로, 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 널리 사용됩니다. OpenCV를 활용하여 광학 흐름을 분석하고 활용할 수 있다는 것을 기억해주세요.