[파이썬] opencv-python 증강 현실 마커 기반 추적
Augmented Reality (AR) 기술은 현실 세계에 가상 객체를 삽입하여 사용자에게 향상된 경험을 제공합니다. 이러한 기술을 구현하기 위해 OpenCV-Python을 사용할 수 있습니다. OpenCV-Python은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업을 위한 강력한 라이브러리로, 마커 기반의 추적 알고리즘을 통해 AR을 구현할 수 있습니다.
마커 기반 추적
마커 기반 추적은 AR 애플리케이션에서 가상 객체를 실제 화면 위에 정확하게 배치하기 위해 사용되는 기술입니다. 이 기술은 특정한 패턴이 있는 마커를 인식하여 그 위치와 방향을 추적하는 방식으로 작동합니다. OpenCV-Python에서는 마커를 인식하기 위해 “ArUco” 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
ArUco 라이브러리 설치
ArUco 라이브러리를 설치하려면 다음 명령어를 사용합니다:
pip install opencv-contrib-python
마커 생성
마커를 생성하기 위해 OpenCV-Python의 cv2.aruco
모듈을 사용할 수 있습니다. 아래 코드는 4x4 크기의 마커를 생성하는 예시입니다:
import cv2
import cv2.aruco as aruco
dictionary = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_4X4_50)
markerImage = aruco.drawMarker(dictionary, 0, 200)
cv2.imwrite("marker.png", markerImage)
cv2.imshow("Marker", markerImage)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
마커 추적
마커 추적을 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다:
- 비디오 스트림 또는 이미지를 캡처합니다.
- ArUco 딕셔너리를 불러오고, 마커 인식을 위한 파라미터를 설정합니다.
- 마커를 검출하고, 위치와 방향을 추적합니다.
- 추적된 마커 주위에 가상 객체를 렌더링합니다.
아래는 마커 추적을 위한 간단한 코드 예시입니다:
import cv2
import cv2.aruco as aruco
# 비디오 스트림 또는 이미지 캡처
cap = cv2.VideoCapture(0)
# ArUco 딕셔너리 불러오기
dictionary = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_4X4_50)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()
while True:
# 프레임 읽기
ret, frame = cap.read()
# 프레임에 대한 마커 검출
corners, ids, rejected = aruco.detectMarkers(frame, dictionary, parameters=parameters)
if ids is not None:
# 마커 인식 성공
for i, marker in enumerate(ids):
# 마커 위치 및 방향 추적
rvec, tvec, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners[i], 0.05, mtx, dist)
# 추적된 마커 주위에 가상 객체 렌더링
# ...
# 이미지에 검출된 마커 그리기
frame = aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners, ids)
# 화면에 출력
cv2.imshow("AR Marker Tracking", frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 종료
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
결론
OpenCV-Python을 사용하여 마커 기반 추적을 구현하여 증강 현실 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 실제 환경에 가상 객체를 배치하여 사용자에게 더욱 현실적이고 흥미로운 경험을 제공할 수 있습니다.