몇 가지 방법을 추가로 적용하여 정확도를 높일 수 있습니다.

이미지 전처리

이미지의 노이즈를 제거하거나 contrast를 향상시키는 등의 이미지 전처리 기법을 사용하여 값을 조금씩 조정하면서 물체 검출 성능을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같은 코드가 될 수 있습니다.

# 이미지 전처리
# 1. 가우시안 블러로 노이즈 제거 :  가우시안 블러는 커널을 이미지에 적용하여 주변 픽셀의 평균 값을 계산하고, 이 값을 중심 픽셀의 값으로 설정함으로써 이미지의 노이즈를 제거합니다.
frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)

# 2. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)를 이용한 대비 향상
lab = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)
l, a, b = cv2.split(lab)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
cl = clahe.apply(l)
limg = cv2.merge((cl,a,b))
frame = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2BGR)

다른 Background Subtraction 알고리즘 시도

현재는 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2를 사용하고 있지만, 여러가지 다른 Background Subtraction 알고리즘이 있으므로, 다른 알고리즘을 사용해보는 것도 한 방법입니다. 예를 들어, cv2.createBackgroundSubtractorKNN을 사용해 볼 수 있습니다.

MOG2의 파라미터 조정

cv2.createBackgroundSubtractorMOG2에서 history와 varThreshold와 같은 파라미터를 조정하여 성능을 개선할 수 있습니다. 이 값들은 각각 과거 프레임의 수와 배경 모델링과 관련된 임계값을 결정하는데, 다양한 값을 시도해보고 가장 좋은 결과를 제공하는 값을 선택하는 것이 좋습니다.

물체 크기 필터링

현재 코드에서는 contour의 영역이 100보다 큰 물체만 감지하도록 설정되어 있습니다. 이 값은 감지하려는 물체의 크기에 따라 조정할 필요가 있을 수 있습니다. 더 크거나 더 작은 값을 시도하여 최적의 값을 찾아보세요.

물체의 모양과 색상을 이용한 필터링

물체의 크기 뿐만 아니라 물체의 모양이나 색상을 이용하여 물체를 검출하는데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Hough 변환을 이용하여 이미지에서 원을 검출하거나, 색상 기반의 필터링을 이용하여 특정 색상의 물체만 검출하는 것도 가능합니다.

추적기 변경

EuclideanDistTracker 외에도 다양한 종류의 추적 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, Kalman filter나 Multiple Object Tracking (MOT)와 같은 다른 추적 알고리즘을 사용해 보는 것도 좋습니다. 이들은 물체의 움직임을 더 정확하게 추정할 수 있습니다