파이썬으로 OpenCV를 이용하여 동영상에서 사람 저장하기

17 Oct 2023

opencv

이번 포스트에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 동영상에서 사람을 감지하고 저장하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

OpenCV 설치하기

먼저, OpenCV를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 OpenCV를 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

동영상에서 사람 감지하기

다음으로, 동영상에서 사람을 감지하는 코드를 작성해보겠습니다. 아래 코드를 사용하여 동영상 파일을 열고 사람을 감지할 수 있습니다.

import cv2

# 동영상 파일 열기
video = cv2.VideoCapture('동영상 파일 경로')

# 사람 감지 모델 불러오기
cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_fullbody.xml')

while True:
    # 한 프레임씩 읽기
    ret, frame = video.read()

    # 사람 감지하기
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    bodies = cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

    # 감지된 사람에 사각형 그리기
    for (x, y, w, h) in bodies:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 화면에 출력하기
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 'q' 키를 누르면 종료하기
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 종료하기
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

사람 저장하기

감지된 사람을 저장하기 위해 각각의 프레임을 이미지로 저장하는 코드를 추가해보겠습니다.

import cv2
import os

video = cv2.VideoCapture('동영상 파일 경로')
cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_fullbody.xml')

# 저장할 디렉토리 생성
if not os.path.exists('images'):
    os.makedirs('images')

frame_count = 0

while True:
    ret, frame = video.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    bodies = cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

    for (x, y, w, h) in bodies:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cropped_image = frame[y:y + h, x:x + w]
        cv2.imwrite(f'images/frame_{frame_count}.jpg', cropped_image)
        frame_count += 1

    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서는 images라는 이름의 새로운 디렉토리를 생성하고, 각 프레임을 저장할 때마다 이미지로 저장합니다. 저장되는 이미지는 frame_프레임 번호.jpg 형식으로 저장됩니다.

이제 동영상에서 사람을 감지하고 저장하는 코드를 사용할 수 있습니다.

결론

위에서 작성한 코드를 사용하여 OpenCV를 이용하여 동영상에서 사람을 감지하고 저장하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 동영상 처리 및 객체 감지에 관심이 있는 개발자들은 유용한 정보를 얻을 수 있을 것입니다.

참고 자료: