OpenCV 공 추적하기

 

OpenCV를 이용해 물체를 추적하는 가장 기본적인 방법은 특정 색깔을 이용하는 방법이다. 색깔을 기반으로한 물체 추적 코드는 구글에 검색하면 수없이 나오지만 개인적으로 가장 안정적이고 정확한 코드를 소개해볼까 한다.

 

https://www.pyimagesearch.com/2015/09/14/ball-tracking-with-opencv/

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소개하는 모든 코드는 위의 링크를 참고했다.

# import the necessary packages
from collections import deque
from imutils.video import VideoStream
import numpy as np
import argparse
import cv2
import imutils
import time

# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-v", "--video",
    help="path to the (optional) video file")
ap.add_argument("-b", "--buffer", type=int, default=64,
    help="max buffer size")
args = vars(ap.parse_args())

# define the lower and upper boundaries of the "green"
# ball in the HSV color space, then initialize the
# list of tracked points
greenLower = (29, 86, 6)
greenUpper = (64, 255, 255)
pts = deque(maxlen=args["buffer"])

# if a video path was not supplied, grab the reference
# to the webcam
if not args.get("video", False):
    vs = VideoStream(src=0).start()

# otherwise, grab a reference to the video file
else:
    vs = cv2.VideoCapture(args["video"])

# allow the camera or video file to warm up
time.sleep(2.0)

# keep looping
while True:
    # grab the current frame
    frame = vs.read()

    # handle the frame from VideoCapture or VideoStream
    frame = frame[1] if args.get("video", False) else frame

    # if we are viewing a video and we did not grab a frame,
    # then we have reached the end of the video
    if frame is None:
        break

    # resize the frame, blur it, and convert it to the HSV
    # color space
    frame = imutils.resize(frame, width=600)
    blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)
    hsv = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # construct a mask for the color "green", then perform
    # a series of dilations and erosions to remove any small
    # blobs left in the mask
    mask = cv2.inRange(hsv, greenLower, greenUpper)
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)

    # find contours in the mask and initialize the current
    # (x, y) center of the ball
    cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
    center = None

    # only proceed if at least one contour was found
    if len(cnts) > 0:
        # find the largest contour in the mask, then use
        # it to compute the minimum enclosing circle and
        # centroid
        c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
        ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)
        M = cv2.moments(c)
        center = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))

        # only proceed if the radius meets a minimum size
        if radius > 10:
            # draw the circle and centroid on the frame,
            # then update the list of tracked points
            cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius),
                (0, 255, 255), 2)
            cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1)

    # update the points queue
    pts.appendleft(center)

    # loop over the set of tracked points
    for i in range(1, len(pts)):
        # if either of the tracked points are None, ignore
        # them
        if pts[i - 1] is None or pts[i] is None:
            continue

        # otherwise, compute the thickness of the line and
        # draw the connecting lines
        thickness = int(np.sqrt(args["buffer"] / float(i + 1)) * 2.5)
        cv2.line(frame, pts[i - 1], pts[i], (0, 0, 255), thickness)

    # show the frame to our screen
    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # if the 'q' key is pressed, stop the loop
    if key == ord("q"):
        break

# if we are not using a video file, stop the camera video stream
if not args.get("video", False):
    vs.stop()

# otherwise, release the camera
else:
    vs.release()

# close all windows
cv2.destroyAllWindows()

 

위 코드는 링크에 소개된 초록색 공을 추적하는 코드이다. 이 코드를 실행하기 위해서는 패키지 하나가 필요한데, cmd창에 아래 명령어를 입력해 설치할 수 있다.

 

$ pip install imutils

 

기본적으로 위 코드는 동영상 파일을 실행하도록 되어있는데 웹캠 용으로 바꾸고 싶다면 32번째 줄의 vs = cv2.VideoCapture(args["video"])를 vs = cv2.VideoCapture(0)으로 수정하자.

 

작동 모습은 아래를 참고하자. 개인적인 경험으로 완전한 초록색 보다는 연두색에 가까운 색을 더 잘 인식한다.