이번 포스트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 사물을 검출하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 사물 검출은 컴퓨터 비전의 중요한 기술 중 하나로, 주어진 이미지나 동영상에서 특정 사물을 감지하고 식별하는 작업을 의미합니다.
1. OpenCV 설치 및 설정
먼저, 파이썬 환경에서 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 pip를 통해 OpenCV를 설치할 수 있습니다.
pip install opencv-python
설치가 완료되면, 파이썬 스크립트에서 OpenCV를 import하여 사용할 수 있습니다.
import cv2
2. 동영상에서 사물 검출하기
이제 OpenCV를 사용하여 동영상에서 사물을 검출해 봅시다. 먼저, 동영상 파일을 불러오기 위해 cv2.VideoCapture 메서드를 사용합니다. 아래의 코드는 ‘video.mp4’라는 동영상 파일을 불러옵니다.
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
그런 다음, 사물 검출을 위한 모델을 불러옵니다. 여기서는 예시로 사물 검출을 위해 훈련된 YOLO (You Only Look Once) 모델을 사용하겠습니다. 해당 모델은 COCO 데이터셋에서 학습되었으며 다양한 사물을 검출할 수 있습니다.
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')
다음으로, 동영상 프레임을 읽어와 사물을 검출합니다. 아래의 코드는 동영상의 각 프레임을 읽어와 detect_objects 함수를 통해 사물 검출을 수행합니다.
while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
detected_objects = detect_objects(frame, net)
# 사물 검출 결과를 동영상에 표시하는 코드
# ...
detect_objects 함수는 주어진 프레임에서 사물을 검출하는 역할을 수행합니다. 해당 함수는 OpenCV의 DNN (Deep Neural Network) 모듈을 사용하여 이미지를 전처리하고, 모델을 통해 사물을 검출한 후, 검출된 사물의 위치와 클래스 정보를 반환합니다.
def detect_objects(frame, net):
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outputs = net.forward(output_layers)
# 사물 검출 결과 처리 코드
# ...
return detected_objects
사물 검출 결과를 동영상에 표시하기 위해서는 cv2.rectangle 메서드를 사용하여 검출된 사물의 경계 상자를 그릴 수 있습니다.
for object in detected_objects:
x, y, w, h = object['box']
label = object['label']
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
이제 동영상에서 사물을 검출하는 코드를 완성했습니다. 코드 실행시, 동영상 파일에서 사물을 검출한 후, 검출된 사물의 경계 상자와 레이블이 표시된 동영상을 확인할 수 있습니다.
3. 결론
이번 포스트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 사물을 검출하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV를 사용하여 사물 검출을 수행하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술이며, 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 추가적인 성능 향상을 위해 다양한 모델과 기술을 찾아보고, 실제 프로젝트에서 적용해 보시기 바랍니다.
참고 자료:
#opencv #python