[python] OpenCV로 이미지 객체 추적하기

07 Dec 2023

python

이미지 객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 객체 추적은 주어진 이미지에서 원하는 객체를 찾는 작업을 말합니다. 이를 수행하기 위해 OpenCV(Open Source Computer Vision)라이브러리를 사용할 수 있습니다. OpenCV는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 위한 강력한 도구입니다. 이번 포스트에서는 OpenCV를 사용하여 이미지 객체를 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. OpenCV 설치하기

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

pip install opencv-python

2. 이미지 로드하기

이미지 객체 추적을 시작하기 전에, 우선 추적하려는 이미지를 로드해야 합니다. 아래 코드는 OpenCV를 사용하여 이미지를 로드하는 예제입니다.

import cv2

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

# 이미지 출력
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서 image.jpg는 추적하려는 이미지 파일의 경로입니다. cv2.imread() 함수를 사용하여 이미지를 로드하고, cv2.imshow() 함수를 사용하여 이미지를 보여줍니다. cv2.waitKey(0)은 사용자가 키를 누를 때까지 이미지를 보여줍니다. 마지막으로 cv2.destroyAllWindows() 함수를 사용하여 이미지 창을 닫습니다.

3. 객체 추적하기

이제 이미지를 로드했으므로, 객체를 추적해보겠습니다. OpenCV는 다양한 객체 추적 알고리즘을 제공합니다. 여기서는 가장 간단하고 널리 사용되는 알고리즘 중 하나인 카메라 캘리브레이션으로 추적하는 방법을 사용해보겠습니다.

import cv2

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

# 객체 추적을 위한 설정
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

# 추적할 객체의 위치 선택
bbox = cv2.selectROI('Image', image, False)

# 추적 초기화
tracker.init(image, bbox)

# 객체 추적
while True:
    # 새로운 프레임 읽기
    success, frame = video.read()
    
    # 추적 업데이트
    success, bbox = tracker.update(frame)
    
    # 추적 결과를 확인하기 위해 사각형 그리기
    if success:
        left, top, width, height = [int(i) for i in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (left+width, top+height), (0, 255, 0), 2)
    
    # 이미지 출력
    cv2.imshow('Image', frame)
    
    # 프로그램 종료 조건
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 종료
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서 cv2.TrackerCSRT_create() 함수를 사용하여 객체 추적을 위한 Tracker를 생성합니다. cv2.selectROI() 함수를 사용하여 추적할 객체의 위치를 선택합니다. 선택된 위치는 bbox 변수에 저장됩니다. 그 후 tracker.init() 함수를 사용하여 추적을 초기화하고, tracker.update() 함수를 사용하여 추적을 업데이트합니다. 추적 결과를 확인하기 위해 cv2.rectangle() 함수를 사용하여 사각형을 그립니다. 마지막으로 cv2.imshow() 함수를 사용하여 결과 이미지를 출력하고, cv2.waitKey() 함수를 사용하여 프로그램 종료 조건을 설정합니다.

이제 OpenCV로 이미지 객체 추적을 할 수 있는 방법을 알아보았습니다. OpenCV를 사용하면 이미지 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 더 많은 기능을 사용하고 싶다면 OpenCV 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

참고 자료

OpenCV 공식 사이트: https://opencv.org/
OpenCV GitHub 리포지토리: https://github.com/opencv/opencv

위 자료들은 OpenCV에 대한 자세한 정보와 다양한 예제 코드를 제공합니다.