프로젝트 1 — 주차장 입구 동영상 요약 사진 만들기

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

ANSWER = 3      # 데이터를 만들 때 지나가게 한 자동차 수(정답)

# 요구사항 1: 동영상 정보
cap = cv2.VideoCapture("ch15_parking.mp4")
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print("프레임 수:", int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)), "· FPS:", fps,
      "· 크기:", int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), "×", int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
frames = []
while True:
    ok, frame = cap.read()
    if not ok:
        break
    frames.append(frame)
cap.release()
print("읽은 프레임:", len(frames), "장 →", len(frames) / fps, "초")

# 요구사항 2: 150장의 중앙값으로 배경을 만든다. 자동차는 잠깐씩만 지나가 지워진다
background = cv2.cvtColor(np.median(np.stack(frames), axis=0).astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

def motion_mask(frame):
    """배경과 30 넘게 다른 칸을 흰색으로 한 마스크(3×3 열기로 잡음 제거)."""
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, mask = cv2.threshold(cv2.absdiff(gray, background), 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

ratios = [float((motion_mask(f) > 0).mean()) for f in frames]
print("움직임이 조금이라도 있는 프레임:", sum(r > 0 for r in ratios), "장")
print("가장 큰 비율:", round(max(ratios), 4), "· 프레임", int(np.argmax(ratios)))

def find_segments(ratios, min_ratio, min_len=3):
    """비율이 min_ratio 보다 큰 프레임이 min_len 장 넘게 이어진 구간 [(시작, 끝), ...] 을 돌려준다."""
    segments, start = [], None
    for i, r in enumerate(ratios + [0.0]):          # 끝에 0 을 붙여 마지막 구간도 닫히게 한다
        if r > min_ratio and start is None:         # False → True: 구간 시작
            start = i
        elif r <= min_ratio and start is not None:  # True → False: 구간 끝
            if i - start >= min_len:
                segments.append((start, i - 1))
            start = None
    return segments

# 요구사항 3: 기준을 바꿔 가며 구간 수를 견준다
for min_ratio in (0.0, 0.005, 0.01):
    segs = find_segments(ratios, min_ratio)
    print(f"기준 {min_ratio}: 구간 {len(segs)}개 {segs}")

MIN_RATIO = 0.005
segments = find_segments(ratios, MIN_RATIO)
# 요구사항 4: 정답과 견준다
print(f"센 자동차: {len(segments)}대 · 정답: {ANSWER}대 · 맞았나: {len(segments) == ANSWER}")

tiles = []
for k, (s, e) in enumerate(segments, start=1):
    best = max(range(s, e + 1), key=lambda i: ratios[i])     # 구간 안에서 비율이 가장 큰 프레임
    mask = motion_mask(frames[best])
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(max(contours, key=cv2.contourArea))   # 가장 큰 덩어리의 상자
    tile = frames[best].copy()
    cv2.rectangle(tile, (x, y), (x + w, y + h), (38, 93, 254), 2)        # 다홍(BGR) 상자
    # putText 는 한글을 못 그리므로 영문과 숫자로 적는다
    cv2.putText(tile, f"CAR {k}  #{best}  {best / fps:.1f}s", (6, 16),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (20, 20, 20), 1, cv2.LINE_AA)
    tiles.append(tile)
    print(f"자동차 {k}: 프레임 {s}~{e} ({(e - s + 1) / fps:.1f}초) · 대표 {best}번 · 상자 {(x, y, w, h)}")

# 요구사항 5: 높이가 같은 대표 프레임을 가로로 이어 붙여 저장한다
summary = cv2.hconcat(tiles)
print("요약 사진 모양:", summary.shape, "· 저장:", cv2.imwrite("out_ch15_summary.png", summary))

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.imshow(cv2.cvtColor(summary, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title(f"주차장 입구 요약: 자동차 {len(segments)}대")
plt.axis("off")
plt.show()

# 요구사항 6: 비율, 기준선, 찾은 구간을 한 그래프에
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 3.4))
ax.plot(ratios, marker="o", markersize=2, label="움직인 칸 비율")
ax.axhline(MIN_RATIO, linestyle="--", color="gray", label=f"기준 {MIN_RATIO}")
for k, (s, e) in enumerate(segments, start=1):
    ax.axvspan(s, e, alpha=0.15, color="gray")               # 찾은 구간을 옅게 칠한다
    ax.text((s + e) / 2, max(ratios) * 1.02, f"자동차 {k}", ha="center")
ax.set_ylim(0, max(ratios) * 1.15)
ax.set_xlabel("프레임 번호")
ax.set_ylabel("움직인 칸 비율")
ax.set_title("주차장 입구의 움직임과 찾은 구간")
ax.legend(loc="center right")
plt.tight_layout()
plt.show()