Deep Python Studio

OpenCV를 활용한 모션 감지 및 보안 카메라 시스템 구축1. 개요이번 포스팅에서는 OpenCV를 활용하여 모션 감지 기능을 구현하고 이를 보안 카메라 시스템으로 확장하는 방법을 설명합니다. 실시간 영상에서 움직임을 감지하고, 특정 조건을 만족하면 경고를 출력하는 간단한 프로젝트를 진행합니다. 웹캠을 활용하여 실시간으로 감지할 수 있으며, 저장된 영상에서도 동일한 기법을 적용할 수 있습니다.2. 필요한 라이브러리 및 환경 설정본 프로젝트를 실행하기 위해 필요한 라이브러리는 다음과 같습니다.pip install opencv-python numpy imutils필요한 라이브러리:opencv-python: 영상 처리 및 모션 감지numpy: 행렬 연산imutils: 편리한 이미지 처리 기능 제공3. 기본 개..

OpenCV와 OCR을 활용한 번호판 인식개요이번 포스팅에서는 OpenCV와 OCR(광학 문자 인식, Optical Character Recognition) 기술을 활용하여 자동차 번호판을 인식하는 방법을 다룹니다. 번호판 인식은 교통 관리 시스템, 주차 관리, 자동 출입 제어 등 다양한 분야에서 활용됩니다. Python과 OpenCV, 그리고 OCR 라이브러리인 Tesseract를 활용하여 실제 번호판 인식 시스템을 구현해보겠습니다.사용 기술 및 라이브러리번호판을 인식하기 위해 다음과 같은 라이브러리를 사용합니다.OpenCV: 이미지 처리 및 번호판 영역 검출Tesseract-OCR: 검출된 번호판에서 문자 인식NumPy: 이미지 데이터 처리Pytesseract: Python에서 Tesseract-OC..

OpenCV 실전 프로젝트: 실시간 얼굴 스티커 추가 (Snapchat 스타일)소개이번 포스팅에서는 OpenCV를 활용하여 실시간으로 얼굴을 인식하고 스티커를 추가하는 방법을 설명합니다. 이는 Snapchat 필터와 유사한 기능을 구현하는 과정으로, 웹캠을 이용하여 얼굴을 감지하고 특정 위치에 이미지를 추가하는 프로젝트입니다.이 글에서는 OpenCV의 CascadeClassifier를 활용하여 얼굴을 감지하고, 감지된 얼굴에 스티커 이미지를 추가하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 실시간 영상 처리와 이미지 합성 기법을 익힐 수 있습니다.필요한 라이브러리 설치프로젝트를 진행하기 위해 OpenCV를 설치해야 합니다. OpenCV는 Python에서 영상 처리 및 컴퓨터 비전에 활용되는 강력한 라이브러리입니다...

OpenCV를 활용한 실시간 웹캠 필터 만들기1. 개요오늘은 OpenCV를 활용하여 실시간으로 웹캠 영상을 처리하고 다양한 필터를 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 이 프로젝트는 인스타그램이나 스냅챗과 같은 필터 효과를 간단하게 구현하는 것이 목표입니다. 실시간 영상에서 특정 효과를 적용하는 방법을 배우고, OpenCV의 다양한 기능을 활용할 수 있도록 하겠습니다.2. 준비물이 프로젝트를 진행하기 위해 다음과 같은 라이브러리가 필요합니다.OpenCV (cv2)NumPy (numpy)필요한 라이브러리는 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.pip install opencv-python numpy이제 OpenCV를 활용하여 실시간 웹캠 영상을 불러오고 필터를 적용하는 방법을 알아보겠습니다.3. 실시간 웹..

OpenCV를 활용한 얼굴 인식 (Haar Cascade, Dlib)1. 소개얼굴 인식은 컴퓨터 비전에서 가장 많이 활용되는 기술 중 하나로, 보안 시스템, 출입 관리, 사진 정리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. OpenCV는 얼굴 인식을 위한 다양한 방법을 제공하며, 대표적으로 Haar Cascade와 Dlib 라이브러리를 활용한 방법이 있습니다.이번 포스팅에서는 OpenCV의 Haar Cascade 분류기와 Dlib을 활용하여 얼굴을 검출하는 방법을 알아보고, Python 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.2. Haar Cascade를 활용한 얼굴 검출2.1 Haar Cascade란?Haar Cascade 분류기는 오브젝트 검출을 위한 기법으로, 특정 패턴을 학습하여 얼굴, 눈, 미소 등의 객체를 검출..

OpenCV에서 YOLO를 활용한 객체 탐지객체 탐지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술 중 하나로, 이미지나 영상에서 객체의 위치를 탐지하고 분류하는 역할을 합니다. 이 글에서는 OpenCV를 활용하여 YOLO(You Only Look Once) 모델을 사용한 객체 탐지 방법을 설명하고, Python 코드 예제를 통해 실제로 YOLO를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.1. YOLO란?YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지를 위한 딥러닝 기반 알고리즘 중 하나로, 이미지 전체를 한 번만 분석하여 빠르게 객체를 탐지하는 것이 특징입니다. YOLO는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:빠른 속도: 한 번의 전방향 전달(forward pass)로 객체를 탐지하므로 실시간 탐지가 가능합니다.높은..

OpenCV에서 DNN 모듈을 활용한 이미지 분류1. 개요딥러닝을 활용한 이미지 분류는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. OpenCV는 cv2.dnn 모듈을 제공하여 딥러닝 기반의 이미지 분류 작업을 간단하게 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 OpenCV의 DNN 모듈을 활용하여 사전 훈련된 모델을 로드하고, 이미지 분류를 수행하는 방법을 설명하겠습니다.2. OpenCV DNN 모듈 소개OpenCV의 cv2.dnn 모듈은 딥러닝 모델을 로드하고 추론을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. Caffe, TensorFlow, ONNX, Darknet 등 여러 프레임워크에서 학습된 모델을 지원하며, 추가적인 딥러닝 프레임워크 없이도 빠르고 가벼운 실행이 가능합니다.2.1 지원되는 모델 형식Caf..

YOLO 및 Haar Cascade를 활용한 객체 검출1. 개요객체 검출(Object Detection)은 이미지 또는 영상에서 특정 객체를 찾아내는 기술로, 다양한 분야에서 활용됩니다. OpenCV를 사용하면 간단하게 객체 검출을 구현할 수 있으며, 이번 포스팅에서는 YOLO(You Only Look Once)와 Haar Cascade를 활용하여 객체 검출을 수행하는 방법을 설명하겠습니다.YOLO는 실시간 객체 탐지에 적합한 딥러닝 기반 알고리즘이며, Haar Cascade는 비교적 가벼운 연산을 통해 특정 패턴을 감지하는 방식입니다. 각각의 특징과 사용법을 예제 코드와 함께 알아보겠습니다.2. Haar Cascade를 이용한 객체 검출2.1 Haar Cascade란?Haar Cascade는 OpenC..

객체 추적 (MeanShift, CamShift) - OpenCV 활용1. 서론객체 추적(Object Tracking)은 비디오나 연속된 이미지 프레임에서 특정 객체를 지속적으로 추적하는 기술입니다. OpenCV에서는 여러 가지 방법을 제공하는데, 그중 대표적인 기법으로 MeanShift와 CamShift가 있습니다. 이 글에서는 MeanShift와 CamShift 알고리즘을 활용하여 객체를 추적하는 방법을 소개하고, 예제 코드를 통해 실제 구현을 살펴보겠습니다.2. MeanShift 알고리즘2.1 MeanShift 개요MeanShift는 주어진 데이터의 밀도 중심(Density Mode)을 찾아 이동하는 알고리즘입니다. 객체 추적에서 MeanShift는 초기 객체의 히스토그램을 기준으로, 가장 유사한 ..

배경 제거 (배경 차분, cv2.absdiff())배경 제거는 영상 처리에서 중요한 기술 중 하나로, 움직이는 객체를 추출하거나 특정 배경을 제거하는 데 사용됩니다. OpenCV에서는 여러 가지 방법으로 배경을 제거할 수 있으며, 그중 하나가 배경 차분 기법입니다. 본 포스팅에서는 cv2.absdiff() 함수를 활용한 배경 제거 방법을 설명하고, 예제 코드를 통해 실습해보겠습니다.1. 배경 제거란?배경 제거(Background Subtraction)는 영상에서 고정된 배경을 제거하고 변화하는 객체(예: 사람, 자동차)를 추출하는 과정입니다. 이 기법은 다양한 영상 처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 활용되며, 예를 들면 다음과 같은 곳에서 사용됩니다.보안 감시 시스템: 움직이는 객체(사람, 차량) 검출..