[python] 파이썬을 사용한 동영상 처리 프로젝트

14 Dec 2023

python

목표

우리의 목표는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 동영상에서 객체를 탐지하고 추적하는 프로젝트를 만드는 것입니다.

OpenCV 설치 및 동영상 데이터 가져오기
객체 탐지를 위한 사전 훈련된 모델 사용
추적된 객체에 대한 정보 시각화 및 저장

OpenCV 설치 및 동영상 데이터 가져오기

가장 먼저, OpenCV를 설치해야 합니다. 아래는 OpenCV를 설치하는 간단한 방법입니다.

pip install opencv-python

동영상 데이터를 가져오기 위해 cv2.VideoCapture를 사용하여 동영상 파일을 불러올 수 있습니다.

import cv2

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

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 동영상 프레임 처리
    # ...

cap.release()

객체 탐지를 위한 사전 훈련된 모델 사용

사전 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여 동영상에서 객체를 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, YOLO(You Only Look Once)는 객체 검출을 위한 효과적인 모델 중 하나입니다.

# YOLO 모델 불러오기
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')

# 클래스 목록 불러오기
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = f.read().strip().split('\n')

추적된 객체에 대한 정보 시각화 및 저장

추적된 객체에 대한 정보를 시각적으로 표시하고 이를 동영상으로 저장할 수 있습니다.

# 추적된 객체에 박스 그리기
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

# 동영상으로 출력 저장
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30, (width, height))
out.write(frame)
out.release()

이제 파이썬을 사용하여 동영상 처리하는 프로젝트를 시작하는 데 필요한 기본적인 단계들을 알아보았습니다. OpenCV와 딥러닝 모델을 결합하면 다양한 동영상 처리 프로젝트를 구현할 수 있습니다.