[OpenCV] cvlib 이미지 객체 인식

python과 OpenCV를 통해 간단하게 컴퓨터 비전 프로그래밍을 테스트 해 볼 수 있는 라이브러리 cvlib

이번 테스트에서는 cvlib의 detect_common_objects 함수를 활용해 이미지 속 객체들을 인식해 보도록 하겠습니다.

cvlib 라이브러리는 pip 커맨드로 간단하게 설치가 가능하나, 선행적으로 OpenCV와 tensorflow의 설치를 요구합니다.

하단 커맨드로 설치를 진행하면 되겠습니다.

pip install opencv-python tensorflow
pip install cvlib

 

또한 인식 객체에 대한 class는 yolo를 기반으로 하기 때문에 하단의 목록에 대한 class만을 인식합니다. 

인식 객체 목록

person

bicycle

car

motorcycle

airplane

bus

train

truck

boat

traffic light

fire hydrant

stop sign

parking meter

bench

bird

cat

dog

horse

sheep

cow

elephant

bear

zebra

giraffe

backpack

umbrella

handbag

tie

suitcase

frisbee

skis

snowboard

sports ball

kite

baseball bat

baseball glove

skateboard

surfboard

tennis racket

bottle

wine glass

cup

fork

knife

spoon

bowl

banana

apple

sandwich

orange

broccoli

carrot

hot dog

pizza

donut

cake

chair

couch

potted plant

bed

dining table

toilet

tv

laptop

mouse

remote

keyboard

cell phone

microwave

oven

toaster

sink

refrigerator

book

clock

vase

scissors

teddy bear

hair drier

toothbrush

---

소스 코드

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

#-- 이미지 경로
obj_img = cv2.imread('./img.jpg')

#-- detect 함수 불러오기
bbox, label, conf = cv.detect_common_objects(obj_img)

#-- 검출 객체 박스 처리
if label:
    out = draw_bbox(obj_img, bbox, label, conf, write_conf=True)

cv2.imshow("cvlib_img_test", obj_img)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

이번 소스코드의 경우 cvlib에서 제공되는 draw_bbox 함수를 활용하여 간단하게 검출 객체를 박스처리하도록 하였습니다.

---

테스트

출력 예시

출력 예시

출력 예시

아무래도 yolo 기반의 라이브러리다 보니 인식 성능 또한 yolo의 객체 검출과 같은 출력을 보여줍니다.