OpenCV는 컴퓨터 비전과 이미지 처리에 사용되는 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이를 사용하면 이미지와 비디오에서 물체를 식별하고 추적할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python에서 OpenCV를 사용하여 이미지에서 물체 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
필요한 라이브러리 설치하기
OpenCV를 사용하기 위해 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 다음과 같이 설치할 수 있습니다.
pip install opencv-python
이미지에서 물체 추적하기
1. 이미지 로드하기
먼저 이미지 파일을 로드해야 합니다. 다음과 같이 cv2.imread() 함수를 사용하여 이미지를 로드할 수 있습니다.
import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
2. 추적할 물체의 관심 영역(ROI) 설정하기
다음으로는 추적할 물체의 관심 영역(ROI)을 설정해야 합니다. 이 영역을 설정하기 위해 cv2.selectROI() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음 코드는 사용자로부터 마우스로 ROI를 선택하고, 선택한 ROI를 변수 roi에 저장하는 예제입니다.
roi = cv2.selectROI(image)
3. 추적할 물체의 색상 범위 설정하기
물체를 추적하기 위해 색상 범위를 설정해야 합니다. 이를 위해 HSV 색 공간을 사용하고, 추적할 물체의 색상 범위를 지정해야 합니다. 다음 예제에서는 녹색 물체를 추적하기 위해 색 범위를 설정합니다.
green_lower = (29, 86, 6)
green_upper = (64, 255, 255)
4. 이미지를 HSV 색 공간으로 변환하기
물체를 추적하기 위해 이미지를 HSV 색 공간으로 변환해야 합니다. 이를 위해 cv2.cvtColor() 함수를 사용하고, 변환된 이미지를 변수 hsv에 저장합니다.
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
5. 색상 범위에 따라 마스크 생성하기
이제 설정한 색상 범위에 따라 이미지에서 해당하는 픽셀을 추출하기 위한 마스크를 생성합니다. 다음 코드는 마스크를 생성하는 예제입니다.
mask = cv2.inRange(hsv, green_lower, green_upper)
6. 마스크로 이미지 필터링하기
마지막으로 마스크를 사용하여 이미지를 필터링합니다. 이를 위해 cv2.bitwise_and() 함수를 사용합니다. 다음 코드는 마스크로 이미지를 필터링하는 예제입니다.
filtered_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
7. 결과 확인하기
마스크를 사용하여 이미지를 필터링한 결과를 확인하려면 다음 코드를 사용합니다.
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
이제 위에서 설명한 단계를 따라하면 이미지에서 물체를 추적할 수 있습니다.
요약
이번 포스트에서는 Python에서 OpenCV를 사용하여 이미지에서 물체 추적하는 방법을 알아보았습니다. OpenCV를 사용하면 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 더 복잡한 작업을 수행하려면 OpenCV의 다른 기능과 메서드를 살펴보는 것이 좋습니다.
참고 자료
- OpenCV 공식 문서: https://docs.opencv.org
- OpenCV 소스 코드 및 예제: https://github.com/opencv/opencv