[ubuntu+python] YOLOv3으로 물체(객체) 검출하기

지난 번엔 얼굴 검출, 성별 검출에 대한 글을 작성했었습니다. 오늘은 물체 검출에 대한 파이썬 코드를 소개해드리도록 하겠습니다. 물체 검출을 객체 검출로 부르기도 합니다. 

 

오늘 예제 코드를 구현하시기 위해서는 opencv-python과 cvlib 라이브러리가 필요합니다. 라이브러리 설치 방법은 운영체제별로 인터넷에 잘 나와있습니다. 추천 검색어는 install opencv-python ubuntu, install opencv-python window10 등입니다. 여러분의 검색능력을 보여주세요.^^

 

라이브러리를 설치하셨다면 이제 다음 코드를 복사붙여넣기 하시고 한번 실행해보신 다음에 코드의 흐름을 살펴보시면 되겠습니다. 항상 처음부터 모든 것을 다 이해하실 필요는 없습니다. 큰 흐름 파악에서 점차 디테일로 나아가시는 것이 좋습니다. 코드가 아주 간결하죠? 

 

# import libraries
import cv2
import cvlib as cv
from cvlib.object_detection import draw_bbox

image_path = 'test1.JPG' # 여기에는 테스트할 이미지의 경로 및 이름을 넣어주시면 됩니다. 
im = cv2.imread(image_path) # 이미지 읽기


# object detection (물체 검출)
bbox, label, conf = cv.detect_common_objects(im)

print(bbox, label, conf)

im = draw_bbox(im, bbox, label, conf) 


cv2.imwrite('result.jpg', im) # 이미지 쓰기

 

cvlib의 detect_common_objects 함수는 COCODATASET에서 훈련된 YOLOv3 모델을 제공합니다. 80 종류의 물체를 검출해낼 수 있습니다. YOLO 시리즈는 물체 검출 분야에 있어서는 아주 유명한 알고리즘입니다. 이 알고리즘에 대해서도 기회가 되는대로 포스팅하도록 하겠습니다. 

 

그러면 이제 몇 개의 이미지를 가지고 테스트 한 결과를 보여드리겠습니다. 

 

주 피사체인 사람과 자전거를 잘 검출했죠? 

 

이미지 내 수많은 사람들을 거의 다 검출해냈습니다.

 

휴대폰과 책을 잘 검출해냈습니다. 펜이 검출되지 않은 것은 아쉽긴 하지만요.ㅎㅎ 

 

다음 시간에는 실시간으로 웹캠을 통해 촬영되는 영상에서 물체를 검출하는 코드에 대해서 다루도록 하겠습니다. 질문 및 지적은 항상 환영입니다. 댓글로 남겨주세요!