10-8. OpenCV 트래커
OpenCV 트래커(Tracker)
OpenCV 3.0 버전 이후부터 제공되는 클래스로 OpenCV extra modules에서 지원하므로 opencv-contrib-python 패키지를 설치 해야 사용 가능
> pip uninstall opencv-python
> pip install opencv-contrib-python(==원하는 설치 버전)
파이썬을 사용하고 있는 프로그램이 열려있는 경우 닫고 해야 uninstall 및 install이 제대로 이루어질 수 있다.
4.1 버전 기준으로 8가지 트래킹 알고리즘을 지원된다.
Tracker에 대한 자세한 사용 방법 설명은 여기를 참고하면 되며, OpenCV에서 제공하는 설명은 여기를 보면 된다.
Tracker 클래스 사용 방법
1. cv2.TrackerXXX_create() -> <TrackerXXX object> 로 TrackerXXX 객체 생성 (XXX에는 Boosting, CSRT(Discriminative Correlation Filter with Cannel and Spatical Reliability), GOTURN, KCF(Kernelized Correlation Filters), MedianFlow, MIL, MOSSE(Minimum Output Sum of Squared Error), TLD가 있다)
2. <TrackerXXX object>.init(image, boundingBox) -> retval로 초기 한 번만 사각형 ROI를 boundingBox에 제공
3. <TrackerXXX object>.update(image) -> retval, boundingBox로 새로운 프레임 내 ROI 추적에 성공하면 retval에 True, 아니면 False값을 받으며, 출력된 boundingBox로 추적된 ROI를 확인 가능
* 예제에는 KCF, CSRT, MOSSE를 테스트 해보는 것이 였는데 글쓴이가 설치한 opencv-contrib-python 패키지의 경우 Boosting, MedinaFlow, MOSSE, TLD가 동작하지 않는거 같다. GOTRUN의 경우 딥러닝을 사용하는 방식이기 때문에 별도의 패키지 세팅이 필요하다. 그래서 KCF, CSRT, MIL로 테스트 해보았다.
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10-9. 실전 코딩
핸드 모션 리모컨
카메라로 손 움직임을 분석하여 상하좌우 방향을 인식
구현할 기능:
1. 움직임이 있는 영역 검출
- cv2.calcOpticalFlowFarneback() 함수를 이용하여 밀집 옵티컬 플로우를 계산 후 움직임 벡터 크기가 특정 임계값보다 큰 영역 안의 움직임만 고려하고 나머지는 잡음으로 취급한다.
*Tip. 빠른 연산과 안정성을 위해 입력 영상 크기를 가로 세로 모두 1/2로 줄여서 계산
2. 움직임이 있는 영역에서 움직임 벡터의 평균 방향 검출
- 움직임이 있는 영역에서 움직임 벡터의 x와 y방향 성분의 평균 계산 후 벡터의 크기와 방향을 계산
- 벡터 크기가 일정 임계값보다 큰 경우에만 방향을 계산
원래는 카메라로 테스트 하는거지만 PC에는 카메라가 설치되어 있지 않아서 따로 손만 촬영한 영상으로 테스트 해보았다.
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인증 타임
트레커의 경우 테스트 해볼 수 없는 종류들이 꽤 있어서 시간 날 때 다른 버전을 설치해서 해보던가 debug 메세지를 좀 더 뜯어봐야할 거 같다. 8가지 모든 트래커를 비교해 볼 수 있으면 더 멋있는 결과 영상을 볼 수 있지 않을까?
핸드 모션 리모컨 같은 경우 4가지 방향을 생각보다 잘 인식하는 것을 볼 수 있었다. 단지 대각선 방향 움직임은 생각을 못했는데 대각선도 표현할 방식이 있을지 생각해봐야할거 같다.
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