[python] OpenCV를 사용하여 이미지에서 동영상에서 모서리 찾기

22 Nov 2023

python

이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 하다보면, 주어진 이미지에서 모서리를 찾는 것은 중요한 과정입니다. OpenCV는 컴퓨터 비전을 위한 강력한 라이브러리로, 모서리 검출을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다.

모서리 검출 알고리즘

OpenCV에서는 다양한 모서리 검출 알고리즘을 제공합니다. 가장 유명한 알고리즘은 Canny와 Harris입니다.

Canny Edge Detection

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 가장자리 검출
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

# 결과 출력
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Harris Corner Detection

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 가장자리 검출
dst = cv2.cornerHarris(image, blockSize=2, ksize=3, k=0.04)

# 모서리 표시
image[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]

# 결과 출력
cv2.imshow('Corners', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

동영상에서 모서리 찾기

동영상에서 모서리를 찾기 위해서는 각 프레임마다 위의 알고리즘을 적용해야 합니다.

import cv2

# 동영상 로드
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while True:
    # 프레임 별로 읽기
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 가장자리 검출 알고리즘 적용
    edges = cv2.Canny(frame, 100, 200)

    # 결과 출력
    cv2.imshow('Edges', edges)

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

# 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 동영상에서 모서리를 검출하고 결과를 화면에 표시하는 예시입니다.

추가적인 모서리 검출 알고리즘을 사용하고 싶다면, OpenCV 공식 문서를 참조하시면 됩니다.

결론

OpenCV의 강력한 모서리 검출 알고리즘을 사용하여 이미지나 동영상에서 모서리를 찾을 수 있습니다. 각 알고리즘의 장단점을 고려하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 코드를 작성해보세요.

참고 자료: