[python] 파이썬을 사용하여 동영상에서의 동작 분류하기

14 Dec 2023

python

동영상에서의 특정 동작을 식별하고 분류하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 문제입니다. 이러한 작업은 실시간 모니터링, 동작 인식 및 보안 시스템에 활용됩니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 동영상에서의 동작을 분류하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 동작 분류 모델 구축

동작 분류를 위해서는 먼저 동작 분류 모델을 구축해야 합니다. 주로 딥러닝 기술을 활용한 모델이 사용되며, 이를 위해 Keras나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 모델을 학습시키기 위해 라벨이 지정된 동작이 포함된 대규모 데이터셋이 필요합니다.

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 모델 구축
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation="relu"))
model.add(Dense(units=1, activation="sigmoid"))

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

2. 동영상 데이터 전처리

동영상 데이터를 모델에 입력으로 주기 전에는 전처리가 필요합니다. 이 과정에는 동영상을 프레임으로 분할하고, 각 프레임을 모델이 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

import cv2

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

# 프레임 전처리
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    # 프레임 처리 작업

3. 동작 분류 수행

동작 분류 모델을 이용하여 전처리된 동영상 데이터에 대해 동작을 분류합니다.

# 모델 로드
model = keras.models.load_model('action_classification_model.h5')

# 동작 분류 수행
predicted_action = model.predict(frame)

4. 결과 시각화

마지막으로, 동작 분류 결과를 시각화하여 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 표시합니다.

# 결과 시각화
if predicted_action == 1:
    print("동작: 걷기")
else:
    print("동작: 달리기")

결론

파이썬을 사용하여 동영상에서의 동작을 분류하는 과정을 알아보았습니다. 딥러닝 기술을 활용하여 모델을 구축하고, 동영상 데이터를 전처리하여 동작을 분류하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 실시간 동작 분류 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

참고 문헌

Keras: https://keras.io/
OpenCV: https://opencv.org/