파이썬으로 OpenCV를 이용하여 동영상에서 사람 행동 분류하기

17 Oct 2023

opencv

이번 글에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 사람의 행동을 분류하는 방법에 대해 알아보겠습니다. OpenCV는 영상 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 강력한 라이브러리로, 동영상 프레임에서 사람을 감지하고 분류하는 작업을 수행할 수 있습니다.

1. OpenCV 설치하기

먼저 OpenCV를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 파이썬 환경에 OpenCV를 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

2. 동영상 불러오기

동영상을 처리하기 위해 우선 동영상 파일을 불러와야 합니다. OpenCV를 사용하여 동영상 파일을 열 수 있습니다.

import cv2

video = cv2.VideoCapture('동영상파일명.mp4')

3. 사람 감지하기

동영상에서 사람을 감지하기 위해 OpenCV의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기반의 사람 감지기를 사용할 수 있습니다. 감지된 사람을 프레임에서 추출하여 분류하는 작업을 수행할 수 있습니다.

hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

while True:
    ret, frame = video.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 사람 감지
    boxes, weights = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(8, 8))
    
    # 사람 행동 분류 작업 수행
    for (x, y, w, h) in boxes:
        # 분류 작업 수행
    
    # 결과 출력
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. 사람 행동 분류하기

사람의 행동을 분류하기 위해서는 사전에 훈련된 모델이 필요합니다. 다양한 머신 러닝 기법을 사용하여 사람의 행동을 분류하는 모델을 학습시킬 수 있습니다.

def classify_action(frame, x, y, w, h):
    # 사람 프레임 추출
    person_frame = frame[y:y+h, x:x+w]
    # 사람 행동 분류 작업 수행
    
    return action

while True:
    ret, frame = video.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 사람 감지
    boxes, weights = hog.detectMultiScale(frame, winStride=(8, 8))
    
    # 사람 행동 분류 작업 수행
    for (x, y, w, h) in boxes:
        action = classify_action(frame, x, y, w, h)
        # 분류된 행동에 따라 추가 작업 수행
        
    # 결과 출력
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

결론

이렇게 파이썬과 OpenCV를 이용하여 동영상에서 사람의 행동을 분류할 수 있습니다. 사람 감지와 행동 분류를 통해 다양한 응용 프로그램 개발이 가능하며, 이미 학습된 모델 또는 직접 학습한 모델을 사용하여 더 정확한 분류를 수행할 수 있습니다.

#AI #MachineLearning