이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 합니다. OpenCV-Python은 이미지 분석, 처리 및 조작을 위한 강력한 도구입니다. 이 글에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지에서 경로 및 경로 추적을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

이미지에서 경로 추출하기

첫 번째로, 이미지에서 경로를 추출하는 방법을 살펴보겠습니다. 이미지에서 경로를 찾는 데 사용되는 대표적인 알고리즘은 Canny Edge Detection입니다.

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 이미지 전처리
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

# 경로 추출
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 경로 그리기
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

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

이 코드는 cv2.imread를 사용하여 이미지를 로드합니다. cv2.GaussianBlur를 통해 이미지를 흐리게 만들고, cv2.Canny를 사용하여 에지(경계)를 추출합니다. cv2.findContours를 통해 추출한 경로를 찾고, cv2.drawContours를 사용하여 이미지에 경로를 그립니다. 마지막으로 cv2.imshow를 사용하여 결과 이미지를 출력합니다.

경로 추적하기

두 번째로, 이미지에서 경로를 추적하는 방법을 알아보겠습니다. 경로 추적은 주어진 경로의 시작점에서 끝점까지 경로를 따라 이동하는 프로세스입니다. 여기서는 간단한 경로 추적 예제를 살펴보겠습니다.

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 이미지 전처리
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 경로 추출
_, contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 경로 추적
for contour in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

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

이 코드는 이전 코드와 매우 유사합니다. 주요 차이점은 이미지 전처리 및 경로 추출 후 해당 경로를 따라 사각형을 그리는 부분입니다. cv2.threshold를 사용하여 바이너리 이미지로 변환한 다음, cv2.findContours를 통해 경로를 추출합니다. 그런 다음 각 경로에 대해 cv2.boundingRect를 이용하여 경로를 따라 사각형을 그립니다.

결론

이 문서에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지에서 경로 및 경로 추적을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 놀라운 성과를 얻기 위해 필수적인 기술입니다. OpenCV-Python은 이미지 처리에 필요한 다양한 기능들을 제공하므로, 다양한 형태의 경로 추출 및 추적에 활용할 수 있습니다. 이를 통해 객체 감지, 도로 추적, 이동 로봇 및 자율 주행 차량 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

OpenCV-Python의 다른 기능과 옵션에 대해 더 알고 싶다면 공식 문서를 확인해보세요.