[python] OpenCV를 사용하여 이미지에서 동영상에서 코너 찾기

22 Nov 2023

python

이미지나 동영상에서 코너를 찾는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업입니다. 코너는 이미지나 동영상의 변화가 큰 지점으로, 객체 검출, 추적, 자세 추정 등에 사용될 수 있습니다. 이번 글에서는 Python에서 OpenCV를 사용하여 이미지에서 동영상의 코너를 찾는 방법에 대해 알아보겠습니다.

OpenCV 설치하기

먼저, OpenCV를 설치해야 합니다. OpenCV는 컴퓨터 비전 작업을 위한 라이브러리로서, 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 관련 기능을 제공합니다. Python에서 OpenCV를 설치하려면 다음 명령을 터미널에서 실행하면 됩니다.

pip install opencv-python

이미지에서 코너 찾기

다음은 이미지에서 코너를 찾는 간단한 예제 코드입니다. 코드를 실행하기 전에, 이미지 파일을 준비해야 합니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 파일 불러오기
img = cv2.imread("image.jpg")

# 이미지를 그레이스케일로 변환
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Shi-Tomasi 코너 검출 수행
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

# 코너를 원으로 그리기
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

# 이미지 출력
cv2.imshow("Corners", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서는 cv2.goodFeaturesToTrack() 함수를 사용하여 코너를 검출합니다. 이 함수는 그레이스케일 이미지와 최대 코너 수, 최소 코너 품질 등의 매개변수를 입력으로 받아 코너를 검출합니다. 검출된 코너는 빨간색 원으로 표시되어 이미지에 표시됩니다.

동영상에서 코너 찾기

이미지에서 코너를 찾는 것과 마찬가지로, 동영상에서도 코너를 찾을 수 있습니다. 다음은 동영상에서 코너를 검출하는 예제 코드입니다.

import cv2
import numpy as np

# 동영상 파일 불러오기
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    # 동영상이 종료되면 종료
    if not ret:
        break

    # 동영상 프레임 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Shi-Tomasi 코너 검출 수행
    corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)
    corners = np.int0(corners)

    # 코너를 원으로 그리기
    for corner in corners:
        x, y = corner.ravel()
        cv2.circle(frame, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

    # 이미지 출력
    cv2.imshow("Corners", frame)

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

# Release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서는 cv2.VideoCapture() 함수를 사용하여 동영상 파일을 불러옵니다. 이후 cap.read() 함수를 통해 동영상의 각 프레임을 읽어오고, 이를 그레이스케일로 변환하여 코너 검출을 수행합니다. 검출된 코너는 동영상 프레임에 표시되며, “q” 키를 누르면 프로그램이 종료됩니다.

결론

OpenCV를 사용하여 이미지나 동영상에서 코너를 찾는 방법에 대해 알아보았습니다. 코너 검출은 컴퓨터 비전 작업에 매우 유용하며, 물체 검출, 추적, 자세 추정 등에 사용될 수 있습니다. OpenCV의 다양한 함수를 활용하여 개발자는 자신의 프로젝트에 적합한 방법으로 코너를 검출할 수 있습니다.