[python] PyQt를 활용한 영상 인식 애플리케이션 개발

30 Nov 2023

python

이 문서에서는 PyQt를 사용하여 영상 인식 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

PyQt란?

PyQt는 Python 언어를 위한 Qt 라이브러리의 파이썬 바인딩입니다. Qt는 다양한 플랫폼에서 동작하는 크로스 플랫폼 응용 프로그래밍을 구축할 수 있는 강력한 프레임워크로, C++로 개발되었습니다.

필요한 패키지 설치

먼저 PyQt를 사용하기 위해 PyQt 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install PyQt5

또한, 영상 인식 작업을 위해 OpenCV 패키지도 설치해야 합니다.

pip install opencv-python

PyQt 애플리케이션 개발 단계

PyQt의 기본 구조를 가진 애플리케이션을 작성합니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow

class VideoRecognitionApp(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle("영상 인식 애플리케이션")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

# 애플리케이션 실행
if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    mainWindow = VideoRecognitionApp()
    mainWindow.show()
    sys.exit(app.exec_())

PyQt 윈도우에 영상을 표시하기 위해 QLabel 위젯을 추가합니다.

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel
from PyQt5.QtCore import Qt

class VideoRecognitionApp(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle("영상 인식 애플리케이션")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        self.label = QLabel(self)
        self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.setCentralWidget(self.label)

OpenCV를 사용하여 카메라로부터 영상을 가져와 QLabel에 표시합니다.

import cv2
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap

class VideoRecognitionApp(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle("영상 인식 애플리케이션")
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        self.label = QLabel(self)
        self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.setCentralWidget(self.label)

        # 카메라 영상 가져오기
        self.camera = cv2.VideoCapture(0)
        self.timer = QTimer(self)
        self.timer.timeout.connect(self.updateFrame)
        self.timer.start(20)

    def updateFrame(self):
        ret, frame = self.camera.read()
        if ret:
            # 영상을 QImage로 변환
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            height, width, channel = frame.shape
            bytesPerLine = 3 * width
            qImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)

            # QImage를 QPixmap으로 변환하여 QLabel에 표시
            self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))

필요한 영상 인식 기능을 추가합니다.

영상 인식에는 다양한 알고리즘과 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, OpenCV의 얼굴 인식 기능을 사용하여 얼굴이 인식되면 표식을 추가하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

결론

이 문서에서는 PyQt를 사용하여 영상 인식 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. PyQt를 사용하면 강력한 크로스 플랫폼 응용 프로그램을 개발할 수 있으며, 영상 인식 기능을 추가하여 다양한 활용이 가능합니다.

참고 자료: