파이썬으로 OpenCV를 이용하여 동영상에서 횡단 보도 검출하기

17 Oct 2023

opencv

OpenCV는 영상 처리와 컴퓨터 비전을 위한 오픈 소스 라이브러리로, 파이썬에서도 사용할 수 있습니다. 이번 예시에서는 OpenCV를 사용하여 동영상에서 횡단 보도를 검출하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

OpenCV를 사용하기 위해 먼저 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 파이썬에서 OpenCV를 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

동영상에서 횡단 보도 검출하기

동영상을 처리하기 위해서는 먼저 해당 동영상을 열고 프레임 단위로 분리해야 합니다. 아래 코드는 동영상을 열고 첫 번째 프레임을 가져오는 예시입니다.

import cv2

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

ret, frame = cap.read()

if ret:
    # frame을 처리하는 코드 작성
    pass

cap.release()

프레임을 가져오면, 해당 프레임에서 횡단 보도를 검출하기 위해 이미지 처리 알고리즘을 적용해야 합니다. 예를 들어, Canny Edge Detection을 사용하여 보도의 경계를 감지할 수 있습니다.

import cv2
import numpy as np

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

ret, frame = cap.read()

if ret:
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

    # edges를 처리하는 코드 작성

cap.release()

이제 횡단 보도의 경계를 감지했으면, 해당 경계를 기반으로 횡단 보도를 표시할 수 있습니다. 아래 코드는 경계를 기반으로 횡단 보도를 빨간색으로 표시하는 예시입니다.

import cv2
import numpy as np

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

ret, frame = cap.read()

if ret:
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

    # 다각형 좌표 지정 (예시)
    pts = np.array([[50, 50], [50, 200], [200, 200], [200, 50]], np.int32)
    cv2.polylines(frame, [pts], True, (0, 0, 255), thickness=2)
    
    # 횡단 보도 표시된 프레임 출력
    cv2.imshow('Crosswalk Detection', frame)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 동영상에서 횡단 보도를 검출하고, 검출된 횡단 보도를 빨간색 다각형으로 표시한 후, 결과를 화면에 출력하는 예시입니다. 실제로 동작하는 코드로 변환하려면, 적절한 이미지 처리 알고리즘을 적용하고 횡단 보도의 형태 및 위치를 정확하게 검출해야 합니다.

마무리

이번 예시에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 횡단 보도를 검출하는 방법을 알아보았습니다. OpenCV의 많은 함수와 알고리즘을 활용하면 다양한 영상 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 추가로 관심 있는 주제에 대해 자세히 학습하고 실험해 보는 것을 추천합니다.

참고 문서: OpenCV 공식 문서

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