OpenCV 객체 추적 결과 시각화 필요성과 실전 팁

객체 검출 결과 시각화의 중요성

OpenCV를 활용한 객체 검출(Object Detection)은 이미지나 영상에서 객체의 위치와 종류를 자동으로 인식하는 핵심 기술입니다. 그러나 검출 결과를 좌표 값이나 로그 형태로만 확인한다면, 모델의 성능과 오류를 직관적으로 파악하기 어렵습니다.

따라서 객체 검출 결과를 시각적으로 표현하는 과정은 디버깅, 성능 비교, 서비스 화면 구성에서 필수적인 단계라고 할 수 있습니다. 특히 실시간 영상 처리나 임베디드 환경에서는 가독성과 성능을 동시에 고려한 시각화가 중요합니다.

OpenCV 객체 검출 시각화 방법들

1. 바운딩 박스 색상과 두께 조절

이미지 해상도에 맞는 선 두께를 사용하고, 클래스별로 색상을 구분하면 다중 객체 환경에서도 시각적 혼란을 줄일 수 있습니다.

2. 클래스 라벨과 신뢰도 동시 출력

객체 이름과 confidence score를 함께 표시하면 모델 결과의 신뢰도를 빠르게 판단할 수 있습니다.

3. 텍스트 가독성 확보

배경 색상에 따라 글자 색상을 조정하고, 필요 시 텍스트 배경 박스를 추가해 가독성을 높이는 것이 좋습니다.

4. 반투명 박스 활용

addWeighted()를 활용해 반투명 바운딩 박스를 적용하면 객체 내부 정보가 가려지지 않아 시각적 품질이 향상됩니다.

5. 중심점 및 보조 정보 표시

객체의 중심점, 프레임당 객체 수, FPS 정보 등을 함께 표시하면 분석과 디버깅에 큰 도움이 됩니다.

OpenCV 객체 검출 시각화 예제 (C/C++)

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <string>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    if (image.empty())
        return -1;

    int x = 100, y = 80, w = 200, h = 150;
    std::string label = "Person";
    float confidence = 0.93;

    cv::Scalar boxColor(0, 255, 0);

    cv::rectangle(image, cv::Point(x, y),
                  cv::Point(x + w, y + h),
                  boxColor, 2);

    std::string text = label + " " + cv::format("%.2f", confidence);
    cv::putText(image, text, cv::Point(x, y - 10),
                cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, boxColor, 2);

    cv::circle(image,
               cv::Point(x + w / 2, y + h / 2),
               4, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);

    cv::imshow("Detection Visualization", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

OpenCV 객체 검출 시각화 예제 (Python)

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
if image is None:
    exit()

x, y, w, h = 100, 80, 200, 150
label = "Person"
confidence = 0.93

color = (0, 255, 0)

cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)

text = f"{label} {confidence:.2f}"
cv2.putText(image, text, (x, y - 10),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, color, 2)

cv2.circle(image,
           (x + w // 2, y + h // 2),
           4, (0, 0, 255), -1)

cv2.imshow("Detection Visualization", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()