파이썬과 OpenCV를 사용한 동영상에서 자동차 추적하기

17 Oct 2023

opencv

이 글에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 자동차를 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

개요

자율주행, 교통 분석 및 보안 시스템과 같이 다양한 응용 분야에서 자동차 추적은 중요한 작업입니다. OpenCV는 이미지 처리와 컴퓨터 비전 작업을 위한 강력한 라이브러리입니다. 파이썬과 결합하여 사용하면 동영상에서 자동차를 식별하고 추적할 수 있습니다.

단계별 가이드

1. OpenCV 설치하기

먼저, OpenCV를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 파이썬에서 OpenCV를 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

2. 동영상 불러오기

자동차를 추적할 동영상 파일을 OpenCV로 불러옵니다. cv2.VideoCapture 함수를 사용하여 동영상 파일을 캡처하고 while 루프를 사용하여 프레임 단위로 처리합니다.

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.avi')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 프레임 처리 과정
    # ...
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 자동차 추적하기

프레임 별로 자동차를 추적하는 과정을 추가합니다. 자동차를 탐지하기 위해 이미지 처리 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Haar Cascade 분류기를 사용하여 자동차를 식별할 수 있습니다.

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.avi')

car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
    
    for (x, y, w, h) in cars:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    
    cv2.imshow('Car Tracking', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows() 

4. 결과 확인하기

자동차 추적 결과를 확인하기 위해 프레임에 자동차를 표시합니다. cv2.rectangle 함수를 사용하여 자동차 주위에 사각형을 그립니다.

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

5. 실행하기

위의 코드를 실행하여 동영상에서 자동차 추적 결과를 확인할 수 있습니다.

마무리

이렇게 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 자동차를 추적하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV의 다양한 기능을 활용하여 자동차 추적 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

자세한 내용은 아래 참조를 참고하시기 바랍니다.