비디오 처리 끄적이기
비디오 분석은 어떻게 해야하나?
최근에 비디오 처리 관련해서 일을 하나 받았다. 하지만 비디오 처리는 이미지를 여러장 처리하는 것 뿐이지만 꽤 많은 차이가 있다고 생각한다.
비디오 편집
비디오 편집은 여러 비디오 클립들을 하나로 합치거나, 한 비디오에서 특정 부분을 잘라내는 등의 작업을 포함한다. 이를 위해서는 비디오 편집 툴이 필요하며, Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, DaVinci Resolve 등이 많이 사용된다. 또한, Python의 moviepy와 같은 라이브러리를 사용해서도 간단한 비디오 편집이 가능하다.
비디오 요약
비디오 요약은 긴 비디오를 짧은 클립으로 만드는 과정이다. 이는 원본 비디오의 주요한 부분들만을 추려내는 것을 포함하며, 이를 통해 사용자는 시간을 절약하면서도 비디오의 주요 내용을 파악할 수 있다. 비디오 요약을 위해서는 딥러닝 기반의 접근법이 널리 사용되며, 이에는 LSTM, CNN 등이 사용된다.
비디오 처리
비디오 처리는 비디오에서 특정 정보를 추출하거나, 비디오의 특성을 변경하는 등의 작업을 포함한다. 이에는 비디오의 프레임 레이트 변경, 해상도 조절, 색상 보정 등이 포함되며, 이 외에도 객체 인식, 움직임 감지 등의 작업을 수행하기도 한다. 비디오 처리를 위해서는 OpenCV와 같은 라이브러리가 널리 사용되며, 딥러닝 기반의 방법론도 사용된다.
비디오에서 텍스트 추출하기
비디오 처리의 한 분야로, 비디오에서 텍스트를 추출하는 것이 있다. 이는 자막, 사인, 또는 화면에 나타나는 다른 텍스트 정보를 읽어내는 데 사용될 수 있다. 이를 위해 Python의 EasyOCR 라이브러리를 사용할 수 있다.
EasyOCR 라이브러리란?
EasyOCR은 이미지 또는 비디오에서 텍스트를 인식하기 위한 파이썬 라이브러리다. 딥러닝을 기반으로 하며, 80개가 넘는 언어를 지원한다. EasyOCR은 PyTorch 프레임워크를 기반으로 하며, GPU를 지원하여 빠른 처리 속도를 가진다.
비디오에서 EasyOCR 사용하기
비디오에서 텍스트를 추출하는 과정은 다음과 같다:
- 비디오를 프레임으로 분리: OpenCV 라이브러리를 사용하여 비디오를 개별 프레임으로 분리한다.
- 텍스트 인식: 각 프레임에 대해 EasyOCR를 사용하여 텍스트를 추출한다.
- 결과 저장: 추출한 텍스트를 저장하거나 다른 처리를 수행한다.
다음은 이를 수행하는 간단한 파이썬 코드의 예이다:
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import cv2
import easyocr
# 비디오 로드
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# EasyOCR Reader 객체 생성
reader = easyocr.Reader(['en'])
while(cap.isOpened()):
# 비디오의 각 프레임 읽기
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
# 텍스트 인식
result = reader.readtext(frame)
# 결과 출력
for (bbox, text, prob) in result:
print(f'Text: {text}, Probability: {prob}')
else:
break
# 비디오 해제
cap.release()
Tesseract 라이브러리란?
Tesseract는 구글에서 개발한 오픈 소스 OCR 엔진으로, 이미지에서 텍스트를 인식하는 데 사용된다. Tesseract는 100개 이상의 언어를 지원하며, Python에서는 pytesseract라는 라이브러리를 통해 사용할 수 있다.
비디오에서 Tesseract 사용하기
비디오에서 텍스트를 추출하는 과정은 다음과 같다:
비디오를 프레임으로 분리: OpenCV 라이브러리를 사용하여 비디오를 개별 프레임으로 분리한다. 텍스트 인식: 각 프레임에 대해 Tesseract를 사용하여 텍스트를 추출한다. 결과 저장: 추출한 텍스트를 저장하거나 다른 처리를 수행한다.
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import cv2
import pytesseract
# 비디오 로드
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while(cap.isOpened()):
# 비디오의 각 프레임 읽기
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
# 텍스트 인식
result = pytesseract.image_to_string(frame)
# 결과 출력
print(result)
else:
break
# 비디오 해제
cap.release()
사용 후기
EasyOCR
성능 면에서는 매우 만족스러웠다. 특히 다양한 언어와 복잡한 배경에서도 텍스트를 잘 인식하는 능력이 탁월했다. 그러나 GPU를 활용하는 만큼 처리 속도 면에서는 다소 느린 편이었다. 따라서 복잡한 이미지에서 텍스트를 검출할 때는 EasyOCR을 추천한다.
Tesseract
EasyOCR에 비해 텍스트 인식 성능이 다소 떨어지는 경향이 있었다. 특히 복잡한 배경이나 다양한 언어에서는 인식률이 떨어질 수 있다. 그럼에도 불구하고, 단순한 이미지에서 텍스트를 검출하는 경우에는 Tesseract를 활용하는 것이 좋다.