Python의 컴퓨터 비전 예제: 제스처 인식

컴퓨터 비전 기술이 발전하면서 점점 더 많은 사람들이 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지와 비디오 데이터를 처리하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 강력한 프로그래밍 언어인 Python은 컴퓨터 비전 분야에서도 널리 사용되었습니다.

이 글에서는 Python을 사용하여 동작 인식 예제를 구현하는 방법을 소개합니다. OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지를 처리하고, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하고 동작 인식을 구현합니다.

1. 데이터 준비

먼저 제스처 이미지 데이터 세트를 준비해야 합니다. 제스처 데이터세트는 제스처 사진을 찍거나 공개 데이터세트에서 얻을 수 있습니다. 여기서는 공개 데이터 세트 "ASL Alphabet"을 예로 들어 보겠습니다.

데이터 세트의 사진에는 다양한 영문자의 제스처가 표시되어 있습니다. 우리는 이러한 이미지를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.

2. 이미지 처리

OpenCV 라이브러리를 통해 이미지를 읽고 이미지를 처리합니다. 이미지를 회색조 이미지로 변환하고 이진화를 수행해야 합니다.

import cv2
import numpy as np

image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, thresholded = cv2.threshold(image_gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. Feature Extraction

윤곽선 감지 알고리즘을 사용하여 제스처의 특징을 추출합니다. 이 알고리즘을 통해 제스처 이미지의 윤곽을 얻을 수 있습니다.

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. 모델 교육

다음으로, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 교육해야 합니다. 우리는 모델을 훈련하기 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하기로 선택했습니다. 먼저 제스처 이미지에 라벨을 지정하고 이를 특징 벡터로 변환해야 합니다.

labels = [0, 1, 2, ..., 25]
features = []
for i in range(len(images)):
    features.append(contour_feature(images[i]))

def contour_feature(image):
    # 提取手势图像的轮廓
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 根据轮廓计算特征向量
    ...

5. 모델 테스트하기

모델을 훈련한 후에는 정확도를 테스트해야 합니다. 테스트 데이터 세트의 제스처 이미지를 모델에 전달한 다음 모델의 예측을 실제 레이블과 비교하여 정확도를 계산합니다.

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(features_train, labels_train)
accuracy = clf.score(features_test, labels_test)

6. 모델 적용

마지막으로 훈련된 모델을 사용하여 제스처 이미지의 라벨을 예측할 수 있습니다. 모델에 제스처 이미지를 입력하면 해당 영문자 라벨이 반환될 수 있습니다.

def predict(image):
    feature = contour_feature(image)
    label = clf.predict([feature])[0]
    return chr(label + ord('A'))

요약:

Python은 OpenCV 라이브러리와 기계 학습 알고리즘을 통해 다양한 이미지 처리 및 분석 작업을 구현할 수 있는 강력한 컴퓨터 비전 도구입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 제스처 인식의 예를 구현하는 방법을 소개합니다. 이 예를 통해 우리는 Python을 사용하여 컴퓨터 비전 기술을 적용하는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 컴퓨터 비전 예제: 제스처 인식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!