[OpenCV] HOG(Histogram of Oriented Gradients) 영상 테스트

이전 포스팅에서 다루었던 HOG 알고리즘을 영상에 적용시켜 테스트를 진행해 보겠습니다. 마찬가지로 자세한 파라미터나 알고리즘에 대한 설명은 하단의 링크를 참조하면 되겠습니다.

https://docs.opencv.org/4.x/d5/d33/structcv_1_1HOGDescriptor.html

OpenCV: cv::HOGDescriptor Struct Reference

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소스 코드

import cv2

vedio_path = '/vedio.mp4' #-- 본인 환경에 맞게 변경할 것

#-- HOG 알고리즘 불러오기
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

#-- 비디오 or 캠 불러오기
cap = cv2.VideoCapture(vedio_path) #-- 캠 사용 시 vedio_path 대신 0 사용

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    #-- 객체 검출
    detected, _ = hog.detectMultiScale(frame)
    
    #-- 검출 객체 박스 표시
    for (x, y, w, h) in detected:
        cv2.rectangle(frame, (x, y, w, h), (0, 255, 0), 3)
        cv2.putText(frame, 'Person',(x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0,255,0), 1)

    cv2.imshow('HOG_vedio_test', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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테스트

출력 예시

 

출력 예시

이미지에서 진행했던 테스트와 마찬가지로 만족할 만큼의 성능을 보여주지는 못한다.