[python] OpenCV를 사용하여 물체 인식하기

22 Nov 2023

python

이번에는 Python에서 OpenCV를 사용하여 물체 인식을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다. OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리로, 이미지 및 비디오 처리에 사용됩니다. 물체 인식은 컴퓨터 비전의 중요한 분야 중 하나로, 주위 환경에서 특정 물체를 식별하는 기술을 의미합니다.

1. OpenCV 설치하기

먼저 OpenCV를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 pip를 통해 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

2. 이미지 불러오기

이미지를 불러올 때는 cv2.imread() 함수를 사용합니다. 다음은 이미지를 불러와서 화면에 표시하는 예제입니다.

import cv2

# 이미지 파일 경로
image_path = 'image.jpg'

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지 화면에 표시하기
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)

3. 물체 인식하기

OpenCV를 사용하여 물체를 인식하는 방법은 다양합니다. 가장 기본적인 방법은 이미지 내에서 특정 색상이나 형상을 가진 물체를 찾는 것입니다.

3.1 색상 기반 물체 인식

특정 색상을 가진 물체를 인식하기 위해서는 먼저 색공간을 변환해야 합니다. 가장 일반적인 색공간은 RGB입니다. 다음은 이미지를 RGB 색공간으로 변환하고, 특정 색상 범위 내의 픽셀들을 추출하여 물체를 인식하는 예제입니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 파일 경로
image_path = 'image.jpg'

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지를 RGB로 변환
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 추출할 색상 범위 설정 (예: 빨간색)
lower_red = np.array([0, 0, 100])
upper_red = np.array([100, 100, 255])

# 색상 범위 내의 픽셀 추출
mask = cv2.inRange(image_rgb, lower_red, upper_red)

# 물체 인식 결과 표시
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)

3.2 형상 기반 물체 인식

특정 형상을 가진 물체를 인식하기 위해서는 이미지에서 해당 형상을 검출해야 합니다. 여기서는 이미지 내에서 원을 검출하는 방법을 알아보겠습니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 파일 경로
image_path = 'image.jpg'

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread(image_path)

# 이미지를 흑백으로 변환
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 흑백 이미지에서 원 검출
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=30, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 검출된 원 표시
for circle in circles[0]:
    center = (circle[0], circle[1])
    radius = circle[2]
    cv2.circle(image, center, radius, (0, 255, 0), 2)

# 물체 인식 결과 표시
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)

4. 참고 자료

위 예제들을 통해 OpenCV를 사용하여 물체 인식을 할 수 있습니다. OpenCV의 다양한 기능과 메소드를 활용하여 더 복잡한 물체 인식 알고리즘을 구현할 수도 있습니다. OpenCV 공식 문서와 Python 튜토리얼을 참고하여 자세한 내용을 학습해보시기 바랍니다.