OpenCV 강좌, Optical Flow를 이용한 이동량 계산

소개

이미지 처리 및 컴퓨터 비전에서 Optical Flow는 이미지 시퀀스에서 객체의 움직임을 추적하기 위한 중요한 기법입니다. 이 기술은
시간에 따른 픽셀의 위상 변화를 분석하여 물체의 속도와 방향을 계산하는 데 사용됩니다. Optical Flow는 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.
예를 들어, 비디오 감시, 로봇 내비게이션, 모션 감지 및 시각 효과 생성 등에서 유용합니다.

Optical Flow의 원리

Optical Flow는 시간에 따른 이미지를 통해 물체의 움직임을 찾는 데 사용되는 방법으로, 객체가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지를 분석합니다.
Optical Flow는 일반적으로 사전 정의된 알고리즘을 기반으로 하며, 가장 많이 사용되는 두 가지 방법은 Lucas-Kanade 방법과 Horn-Schunck 방법입니다.

Lucas-Kanade 방법

Lucas-Kanade 방법은 지역적으로 작은 이미지 영역을 가정하여, 각 픽셀에 대한 움직임 벡터를 계산합니다. 이 방법의 기본 아이디어는
두 인접한 프레임 간의 강도를 일정하게 유지하는 것입니다. 이는 국소적으로 강도를 보존한 상태에서 미분 방정식을 세우고 해를 구함으로써 이루어집니다.

Horn-Schunck 방법

Horn-Schunck 방법은 전역적인 정보 기반의 기법으로, 이미지 경계에서도 흐름의 일관성을 유지하려고 합니다. 이 방식은 매끄러운 흐름 필드를 생성하기
위해 공간과 시간의 일관성을 추가하는 제약 조건을 사용합니다.

OpenCV를 이용한 Optical Flow 구현

OpenCV는 Optical Flow를 구현하기 위한 다양한 함수와 메서드를 제공합니다. 이 강좌에서는 OpenCV의 Lucas-Kanade 방법을 사용하여 이동량을 계산하는 방법을
설명하겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

Optical Flow를 구현하기 위해서는 OpenCV와 NumPy 라이브러리가 필요합니다. 아래의 명령어를 사용하여 두 라이브러리를 설치할 수 있습니다:

                pip install opencv-python numpy

예제 코드

아래의 코드는 Optical Flow를 사용하여 두 이미지 사이의 이동량을 계산하는 간단한 예제입니다. 이 예제에서는 비디오 파일에서 프레임을 읽어
Optical Flow를 계산하여 그 결과를 시각화합니다.

                
import cv2
import numpy as np

# 비디오 파일 경로
video_path = 'video.mp4'

# 비디오 캡처 객체 생성
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 첫 번째 프레임을 읽어들임
ret, first_frame = cap.read()
gray_first = cv2.cvtColor(first_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 첫 번째 프레임의 특징 점 추출
features = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_first, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)

while True:
    ret, next_frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray_next = cv2.cvtColor(next_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Optical Flow 계산
    next_features, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_first, gray_next, features, None)

    # 이동 방향과 크기를 그래픽으로 표시
    for i, (new, old) in enumerate(zip(next_features, features)):
        a, b = new.ravel()
        c, d = old.ravel()
        cv2.line(next_frame, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2)
        cv2.circle(next_frame, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1)

    cv2.imshow('Optical Flow', next_frame)

    # 업데이트
    gray_first = gray_next.copy()
    features = next_features[status == 1]

    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:  # ESC 키 눌림 감지
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

코드 설명

위 예제에서는 간단한 Optical Flow를 계산하는 과정을 보여 줍니다. 각 주요 단계에 대해 살펴보겠습니다.

비디오 캡처 초기화: 비디오 파일을 열고 첫 번째 프레임을 읽어옵니다. 이 프레임의 색상을 그레이스케일로 변환하여
다음 단계에서 사용할 수 있도록 합니다.
특징 점 추출: 첫 번째 프레임에서 추적할 특징 점을 찾습니다. 여기서는 OpenCV의
goodFeaturesToTrack 함수를 사용하여 최대 100개의 코너 포인트를 선택합니다.
Optical Flow 계산: calcOpticalFlowPyrLK 함수를 사용하여 다음 프레임과 첫 번째 프레임 사이의 옵티컬 플로우를
계산합니다. 여기서는 특징 점 이전 위치와 새 위치를 비교하여 흐름을 시각화합니다.
시각화: Optical Flow의 방향과 크기를 나타내기 위해 선과 원을 그립니다. 이를 통해 흐름을 명확히 볼 수 있습니다.

결론 및 활용

Optical Flow는 이미지 처리에서 매우 유용한 기술로, 동작 인식, 비디오 분석 및 로봇 공학 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.
OpenCV를 사용하여 Optical Flow를 간단히 구현할 수 있는 방법을 살펴보았습니다. 위의 예제를 통해 개념을 이해하고
실제 애플리케이션에 접목해보길 바랍니다.

Optical Flow에 대한 이해를 바탕으로 더 복잡한 프로젝트에 도전해 보세요. 예를 들어, 움직이는 객체를 특정하거나 속도를 계산하여
자동 추적 시스템을 구현할 수 있습니다.

추가 자료

OpenCV 공식 문서와 튜토리얼을 참고하여 Optical Flow의 복잡한 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다. 다음 링크에서 더 많은
자료를 확인하세요:

소개