OpenCV와 결합된 PHP를 사용하여 효율적인 광학 흐름 추적을 구현하는 방법에 대한 튜토리얼

M66 2025-10-25

소개

광학 흐름 추적은 컴퓨터 비전의 핵심 기술 중 하나입니다. 움직이는 물체의 위치와 속도를 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 비디오 감시, 지능형 분석 및 기타 시나리오에 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 OpenCV 라이브러리와 결합된 PHP 언어를 사용하여 광학 흐름 추적 기능을 구현하는 방법을 보여줍니다.

OpenCV 라이브러리 설치 및 구성

먼저 OpenCV 라이브러리를 설치하고 PHP의 OpenCV 확장이 제대로 작동하는지 확인해야 합니다. 설치 및 구성에 대해서는 OpenCV 및 PHP 확장의 공식 문서를 참조하세요.

비디오 시퀀스 가져오기

광학 흐름을 추적하기 전에 비디오 시퀀스를 입력으로 가져와야 합니다. OpenCV의 cvCreateFileCapture 함수를 사용하여 비디오 파일을 로드할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

 $videoFilePath = &#39;path_to_video_file&#39;;
$videoCapture = cvCreateFileCapture($videoFilePath);

광학 흐름 추적 알고리즘 호출

OpenCV에서 제공하는 cvCalcOpticalFlowLK 함수를 사용하여 광학 흐름을 계산하려면 현재 프레임과 이전 프레임의 이미지를 제공해야 합니다. 예를 들어:

 // 첫 번째 프레임 읽기 $frame1 = cvQueryFrame($videoCapture);

동안($frame1 !== null) {
    // 두 번째 프레임 읽기 $frame2 = cvQueryFrame($videoCapture);

    if ($frame2 === null) {
        부서지다;
    }

    // 회색조 이미지로 변환 $gray1 = cvCreateImage(cvGetSize($frame1), IPL_DEPTH_8U, 1);
    $gray2 = cvCreateImage(cvGetSize($frame2), IPL_DEPTH_8U, 1);
    cvCvtColor($frame1, $gray1, CV_BGR2GRAY);
    cvCvtColor($frame2, $gray2, CV_BGR2GRAY);

    // 광학 흐름을 저장할 이미지를 생성합니다. $flowWidth = cvGetSize($gray1)->width;
    $flowHeight = cvGetSize($gray1)->높이;
    $flowX = cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1);
    $flowY = cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1);

    // 광학 흐름 계산 cvCalcOpticalFlowLK($gray1, $gray2, cvSize(10, 10), $flowX, $flowY);

    // 광학 흐름 결과는 여기에서 추가로 분석 및 처리될 수 있습니다. // 이전 프레임 업데이트 $frame1 = $frame2;
}

// 리소스 해제 cvReleaseCapture($videoCapture);

위 코드에서 컬러 프레임은 광학 흐름 알고리즘에 의한 처리를 위해 cvCvtColor 함수를 통해 회색조 이미지로 변환됩니다. 광학 흐름 결과는 $flowX 및 $flowY에 저장되며 후속 분석에 사용될 수 있습니다.

추가 처리 및 분석

광학 흐름 계산이 완료되면 움직이는 물체의 위치와 속도를 결정하는 등 결과를 분석할 수 있습니다. 다음 코드는 광학 흐름 크기를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 // 광학 흐름 크기 계산 $flowMagnitude = cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1);
cvCartToPolar($flowX, $flowY, $flowMagnitude, cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1), 1);

cvCartToPolar 함수를 통해 광류의 x, y 성분을 극좌표로 변환하고 각 픽셀의 광류 크기를 계산하여 움직이는 객체를 더 자세히 분석할 수 있습니다.

요약

이 기사에서는 PHP 언어와 OpenCV 라이브러리를 사용하여 환경 구성, 비디오 시퀀스 수집, 광학 흐름 계산 및 결과 분석을 포함한 광학 흐름 추적을 구현하는 방법을 소개합니다. 이러한 단계를 마스터한 후에는 광학 흐름 기술을 비디오 감시 및 객체 추적과 같은 애플리케이션에 유연하게 사용하여 이미지 처리의 지능을 향상시킬 수 있습니다.