파이썬으로 OpenCV를 이용하여 동영상에서 사물의 3D 모델링하기

17 Oct 2023

opencv

본 포스트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 사물의 3D 모델링을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 3D 모델링은 주어진 2D 영상 또는 동영상에서 현실 세계의 사물을 3차원으로 재구성하는 프로세스입니다. 이를 위해 OpenCV와 몇 가지 다른 라이브러리를 사용합니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저, OpenCV와 필요한 다른 라이브러리들을 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install matplotlib

동영상에서 객체 추출하기

첫 번째 단계는 동영상에서 추출하려는 사물을 찾는 것입니다. OpenCV의 cv2 모듈을 사용하여 동영상을 로드하고, 특정 사물을 검출하기 위해 이미지 프로세싱 기술을 적용합니다. 예를 들어, Haar Cascades 분류기를 사용하여 얼굴을 검출할 수 있습니다.

import cv2

# 동영상 로드하기
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# Haar Cascades 분류기 로드하기
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:
    # 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()
    
    # 회색조로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 얼굴 검출
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    # 각 얼굴에 대해 사각형 그리기
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    
    # 프레임 보여주기
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 자원 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

사물의 3D 모델링하기

객체를 추출하는 단계를 마쳤으면, 해당 객체의 포즈를 추정하고 3D 모델을 생성해야 합니다. 이를 위해 구조화된 광학(Optical Structured Light, OSL) 기술을 사용할 수 있습니다. 구조화된 광학은 사물에 투사한 패턴을 카메라로 촬영하여 깊이 정보를 생성하는 방법입니다.

OSL을 사용하려면, 다음 라이브러리를 설치해야 합니다:

pip install pyvista
pip install opencv-contrib-python
pip install pywavefront

import cv2
import numpy as np
from pyvista import Plotter
from pyvista import examples

# 동영상 로드하기
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 사물 포즈 추정을 위한 초기화
poses = []
point_cloud = []

while True:
    # 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()
    
    # 프레임 사이즈 가져오기
    height, width, _ = frame.shape
    
    # 포인트 클라우드 생성
    cloud = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
    
    # 사물의 포즈 추적
    # ...
    
    # 포즈와 포인트 클라우드 추가
    poses.append(pose)
    point_cloud.append(cloud)
    
    # 'q' 키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 자원 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 3D 모델 생성
pl = Plotter()
pl.add_mesh(examples.load_groovie(), color='lightblue')
for cloud, pose in zip(point_cloud, poses):
    pl.add_mesh(cloud, color='red', smooth_shading=True, transform=pose)
pl.show()

결론

파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 사물의 3D 모델링을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 동영상에서 사물을 추출하고 포즈를 추정하여 3D 모델을 재구성할 수 있습니다. 이를 응용하여 가상 현실(VR), 증강 현실(AR) 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 라이브러리와 기술의 다양성에 따라 상황에 맞는 적절한 방법을 선택하여 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 다음 참고자료를 확인하시기 바랍니다:

OpenCV 공식 문서: https://docs.opencv.org/
pyvista 문서: https://docs.pyvista.org/