OpenCV를 활용한 실시간 웹캠 필터 만들기

OpenCV를 활용한 실시간 웹캠 필터 만들기

1. 개요

오늘은 OpenCV를 활용하여 실시간으로 웹캠 영상을 처리하고 다양한 필터를 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 이 프로젝트는 인스타그램이나 스냅챗과 같은 필터 효과를 간단하게 구현하는 것이 목표입니다. 실시간 영상에서 특정 효과를 적용하는 방법을 배우고, OpenCV의 다양한 기능을 활용할 수 있도록 하겠습니다.

2. 준비물

이 프로젝트를 진행하기 위해 다음과 같은 라이브러리가 필요합니다.

• OpenCV (cv2)
• NumPy (numpy)

필요한 라이브러리는 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python numpy

이제 OpenCV를 활용하여 실시간 웹캠 영상을 불러오고 필터를 적용하는 방법을 알아보겠습니다.

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3. 실시간 웹캠 영상 불러오기

먼저 OpenCV를 사용하여 실시간으로 웹캠 영상을 불러오는 코드를 작성합니다.

import cv2

def webcam_display():
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 웹캠을 열기

    if not cap.isOpened():
        print("웹캠을 열 수 없습니다.")
        return

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("프레임을 가져올 수 없습니다.")
            break

        cv2.imshow('Webcam', frame)  # 프레임 출력

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

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

webcam_display()

이 코드에서는 cv2.VideoCapture(0)을 사용하여 기본 웹캠을 열고, cv2.imshow()를 통해 실시간 영상을 화면에 출력합니다. q 키를 누르면 종료됩니다.

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4. 필터 적용하기

이제 영상에 필터를 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 대표적으로 다음과 같은 필터를 적용할 수 있습니다.

4.1. 그레이스케일 필터

그레이스케일 필터를 적용하면 영상을 흑백으로 변환할 수 있습니다.

def grayscale_filter():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 그레이스케일 변환
        cv2.imshow('Grayscale Filter', gray)

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

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

grayscale_filter()

4.2. 가우시안 블러 필터

가우시안 블러 필터를 적용하면 영상이 부드럽게 흐려집니다.

def gaussian_blur_filter():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        blur = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)  # 블러 처리
        cv2.imshow('Gaussian Blur Filter', blur)

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

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

gaussian_blur_filter()

4.3. 카툰 필터

카툰 필터를 적용하면 만화 스타일의 효과를 줄 수 있습니다.

def cartoon_filter():
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        blur = cv2.medianBlur(gray, 5)
        edges = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 9, 9)

        color = cv2.bilateralFilter(frame, 9, 300, 300)
        cartoon = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)

        cv2.imshow('Cartoon Filter', cartoon)

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

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

cartoon_filter()

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5. 다양한 필터를 하나의 프로그램으로 통합하기

각 필터를 별도로 실행할 수도 있지만, 사용자가 원하는 필터를 선택할 수 있도록 프로그램을 만들 수도 있습니다.

def apply_filter(filter_type):
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        if filter_type == 'grayscale':
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        elif filter_type == 'blur':
            frame = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)
        elif filter_type == 'cartoon':
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            blur = cv2.medianBlur(gray, 5)
            edges = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 9, 9)
            color = cv2.bilateralFilter(frame, 9, 300, 300)
            frame = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)

        cv2.imshow('Filtered Webcam', frame)

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

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

filter_type = input("사용할 필터를 선택하세요 (grayscale, blur, cartoon): ")
apply_filter(filter_type)

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6. 마무리

이제 OpenCV를 활용하여 실시간 웹캠 필터를 적용하는 방법을 배웠습니다. 이 코드를 확장하여 다양한 필터를 추가할 수도 있고, OpenCV의 얼굴 인식 기능과 결합하여 더욱 다양한 효과를 적용할 수도 있습니다.