패스트캠퍼스 챌린지 39일차 - Ch10. 객체 추적과 모션 벡터

10-4. 평균 이동 알고리즘

평균 이동(Mean Shift) 알고리즘

    밀집 정도 함수의 최대값을 찾는 비모수적 특징점 공간 분석 기술(A non-parametric feature-space analysis technique for locating the maxima of a density function)로써 국지적 평균을 탐색하면서 이동하여 모드를 검출(Mode Seeking)할 수 있는 알고리즘

     동영상에서 특정 대상의 위치 변화를 알아내는 추적(Tracking) 방식 중 하나이다. 

평균 이동 수식 (출처: FastCampus)

    평균 이동 알고리즘을 이용한 트래킹: cv2.meanShift(probImage, window, criteria) -> retval, window 

     probImage는 관심 객체에 대한 히스토그램 역투영 영상 (확률 영상)

     window는 초기 검색 영역 윈도우 & 결과 영역 반환

     criteria는 알고리즘 종료 기준으로 (type, maxCount, epsilon)의 튜플 형식 (ex. (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) -> 최대 10번 반복하며, 정확도가 1 이하이면 다른 말로 이동 크기가 1 픽셀보다 작으면 종료)

     retval는 알고리즘 내부 반복 횟수

   

    프로그램 동작 방식

     1) 추적할 객체를 등록

        - 첫 번째 프레임에서 추적할 객체의 위치를 지정하여 ROI 생성

        - HSV 색 공간에서 HS채널에 대한 Histogram을 구함

     2) 평균 이동 추적

        - HSV 색 공간으로 나타낸 매 프레임마다 추적할 객체의 히스토그램을 사용하여 히스토그램 역투영을 수행

        - 역투영된 결과에 평균 이동 알고리즘을 적용하여 객체를 추적

        - 추적된 객체의 위치 나타내기

프로그램 구현 방식 원리 (출처:FastCampus)

 

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10-5. 캠시프트 알고리즘

캠시프트(CamShift)

    Continuously Adaptive Mean Shift의 줄임말로 추적하는 객체의 크기가 변하더라도 검색 윈도우의 크기가 고정되어 있는 이동 알고리즘의 단점을 보완한 알고리즘

 

    캠시프트 동작 순서:

     1. 평균 이동 알고리즘으로 이동 위치 계산

     2. 윈도우의 크기를 조정

     3. 특징 공간을 가장 잘 표현하는 타원 검출

     4. 새로운 크기의 윈도우를 이용하여 다시 평균 이동 수행

 

    이동 평균과 캠시프트 알고리즘 동작 방식에 대한 차이는 이 링크에서 잘 보여준다.

 

    캠시프트 추적 함수: cv2.CamShift(probImage, window, criteria) -> retval, window

     probImage는 관심 객체에 대한 히스토그램 역투영 영상 (확률 영상)

     window는 초기 검색 영역 윈도우이자 결과 영역 반환

     criteria 알고리즘 종료 기준으로 (type, maxCount, epsilon)의 튜플.

     retval는 추적하는 객체의 모양을 나타내는 타원형 정보를 반환하며 ((cx, cy), (width, height), angle)의 튜플

 

    캠시프트 프로그램의 경우 평균 이동 프로그램에서 이동 평균 알고리즘을 사용하는 대신 캠시프트 알고리즘을 사용해주면 된다.

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인증 타임

알고리즘 모두 제공된 영상으로 테스트해본 모습인데, 실시간 카메라 영상으로 다양한 물건의 히스토그램을 사용하여 테스트 해보고 싶다.

10-4. 공부 인증 사진

10-5. 공부 인증 사진

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

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