이번 프로젝트에서는 파이썬과 OpenCV를 사용하여 웹캠에서의 사물을 인식하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 웹캠을 통해 들어오는 영상을 분석하여 얼굴, 사람, 차량 등을 인식하는 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되고 있습니다.

필요한 라이브러리 설치

먼저, OpenCV 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

웹캠에서 영상 가져오기

파이썬의 OpenCV를 사용하여 웹캠에서 영상을 가져올 수 있습니다. 아래와 같이 코드를 작성하여 웹캠에서 영상을 가져올 수 있습니다.

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('Webcam', frame)

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 웹캠에서 연속적으로 영상을 가져와 화면에 표시합니다. ‘q’ 키를 누를 때까지 계속하여 영상을 표시하며, ‘q’ 키를 누르면 프로그램이 종료됩니다.

사물 인식

이제, 가져온 영상에서 얼굴, 사람, 차량 등을 인식하는 작업을 해보겠습니다. OpenCV에는 다양한 사물을 인식하기 위한 미리 학습된 모델들이 포함되어 있습니다. 이러한 모델을 사용하여 영상에서 사물을 식별할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같이 얼굴을 인식하는 코드를 작성할 수 있습니다.

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (255,0,0), 2)

cv2.imshow('Webcam', frame)

위 코드는 가져온 영상에서 얼굴을 인식하고, 인식된 얼굴 주변에 사각형을 그리는 예시입니다.

OpenCV에는 다양한 미리 학습된 모델들이 포함되어 있으며, 해당 모델들을 사용하여 웹캠에서 다양한 사물을 인식할 수 있습니다.

위의 예시 코드를 참고하여 해당 모델을 사용하여 다양한 사물을 인식할 수 있는 파이썬 프로그램을 작성해 보세요.

참고 자료

• OpenCV 공식 문서