파이썬을 활용한 서버리스 실시간 객체 감지 시스템

20 Sep 2023

python

Object Detection

서버리스 컴퓨팅은 최근에 클라우드 컴퓨팅의 인기 있는 형태 중 하나입니다. 이는 서버 프로비저닝, 확장 및 관리 작업을 추상화하여 개발자가 애플리케이션 코드에 집중할 수 있도록 합니다. 이번 블로그 게시물에서는 파이썬을 사용하여 서버리스 환경에서 실시간 객체 감지 시스템을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

실시간 객체 감지 알고리즘

객체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 실시간으로 동작하는 객체 감지 알고리즘을 구현하기 위해 파이썬의 OpenCV 라이브러리와 딥러닝 모델을 활용할 수 있습니다.

import cv2

def detect_objects(image):
    # 객체 감지 모델을 불러옴
    model = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights")

    # 이미지를 전처리
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

    # 전처리된 이미지를 모델에 입력
    model.setInput(blob)

    # 모델로부터 객체 감지 결과를 얻음
    predictions = model.forward()

    # 감지된 객체의 정보 추출
    for pred in predictions:
        confidence = pred[4]
        if confidence > 0.5:
            x, y, w, h = pred[0]*width, pred[1]*height, pred[2]*width, pred[3]*height
            cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)

    return image

AWS Lambda를 사용한 서버리스 구현

이제 객체 감지 알고리즘을 서버리스 환경에 구현해보겠습니다. AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로, 실행에 필요한 컴퓨팅 리소스를 자동으로 프로비저닝하고 관리합니다.

AWS Lambda 함수를 생성합니다.
함수의 트리거로 Amazon S3 이벤트를 구성하여 새로운 이미지 파일이 업로드되면 함수가 자동으로 호출되도록 설정합니다.
Lambda 함수의 코드에 실시간 객체 감지 알고리즘을 구현하고, 업로드된 이미지에 적용합니다.
결과 이미지를 S3 버킷에 저장하거나 필요한 처리를 수행합니다.

import boto3
import cv2

def lambda_handler(event, context):
    # S3 버킷에서 이미지 파일 가져오기
    s3 = boto3.client('s3')
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    obj = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    image_bytes = obj['Body'].read()

    # 이미지를 OpenCV 형식으로 변환
    image_array = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_bytes, np.uint8), -1)

    # 객체 감지 알고리즘 적용
    detected_image = detect_objects(image_array)

    # 결과 이미지를 S3에 저장
    s3.put_object(Body=detected_image, Bucket=bucket, Key='detected/' + key)

요약

파이썬을 사용하여 서버리스 환경에서 실시간 객체 감지 시스템을 구축하는 방법을 살펴보았습니다. 객체 감지 알고리즘을 OpenCV와 딥러닝 모델을 사용하여 구현하고, AWS Lambda를 활용하여 서버리스 환경에서 실행할 수 있도록 했습니다.

이러한 시스템은 보안 카메라, 사물 인식, 인공지능 기반 모션 감지 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

#서버리스 #객체감지