이번 블로그 포스트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 자동차를 카운팅하는 방법을 설명하겠습니다.

필요한 패키지 설치

먼저, 파이썬과 OpenCV를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치해주세요.

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

동영상 불러오기

’'’python import cv2

동영상 파일 경로

video_path = “path/to/video/file.mp4”

동영상 불러오기

video = cv2.VideoCapture(video_path) ‘’’

객체 추적하기

’'’python tracker = cv2.TrackerKCF_create() # 객체 추적 알고리즘 선택

첫 번째 프레임 읽기

success, frame = video.read()

추적할 객체 선택

bbox = cv2.selectROI(“Object Tracker”, frame, showCrosshair=False)

추적 시작하기

tracker.init(frame, bbox) ‘’’

자동차 카운트하기

’'’python car_count = 0

while True: # 영상 프레임 읽기 success, frame = video.read() if not success: break

# 객체 추적하기
success, bbox = tracker.update(frame)

# 추적한 객체가 있을 경우
if success:
    # 추적된 객체 박스 그리기
    x, y, w, h = [int(v) for v in bbox]
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 객체가 화면 하단을 벗어나면 자동차로 인식하고 카운팅
    if y + h > frame.shape[0] - 10:
        car_count += 1

# 프레임에 자동차 카운트 텍스트 추가
cv2.putText(frame, "Car Count: {}".format(car_count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

# 카운트 된 프레임 출력
cv2.imshow("Car Counting", frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
    break

리소스 해제

video.release() cv2.destroyAllWindows() ‘’’

결과 확인하기

위 코드를 실행하면 동영상에서 자동차를 추적하고, 하단을 벗어난 자동차를 카운팅하는 기능을 구현할 수 있습니다.

출력되는 동영상 화면에서는 카운트된 자동차 수가 실시간으로 표시되며, ‘q’ 키를 누르면 프로그램이 종료됩니다.

이를 통해 동영상에서 자동차를 자동으로 카운팅하는 기능을 구현할 수 있습니다.

#references

• OpenCV 공식 문서
• OpenCV를 이용한 객체 추적 방법

#python #OpenCV