Python으로 영상 요약(Video Summarization) – 하이라이트 추출 기법

 

영상 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가하면서, 전체 영상을 모두 시청하기보다 핵심 장면만 빠르게 확인하려는 수요가 커지고 있다. 이러한 흐름 속에서 영상 요약(Video Summarization) 기술은 더 이상 연구실에서만 논의되는 개념이 아니라, 유튜브 자동 챕터 생성, CCTV 분석 자동화, 스포츠 하이라이트 추출 등 현실적인 서비스에서 널리 활용되고 있다.
본 글에서는 Python 환경에서 영상 요약을 구현하는 핵심 개념과 실전 접근법, 그리고 직접 경험에서 얻은 성능 향상 전략까지 포함하여 전문적으로 설명한다.

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# 영상 요약(Video Summarization)이란?

영상 요약은 긴 영상을 압축해 의미 있는 장면만 추출하는 기술을 말한다. 이는 크게 두 가지 유형으로 구분 된다.

1. Keyframe 기반 요약

영상의 흐름 중 가장 중요한 정지 프레임만 선택하여 요약하는 방식이다.
장점은 구현이 단순하고 용량이 작다는 점이며, 이미지 기반 분석이 필요한 분야에서 자주 사용된다.

2. Highlight/Segment 기반 요약

영상 내 의미 있는 행동, 이벤트, 음향 변화 등을 기준으로 일정 길이의 클립을 추출한다.
스포츠 경기의 득점 장면만 뽑아내는 방식이 대표적이다.

실제 산업에서는 대부분 이 두 방식을 복합적으로 사용하고 있으며, Python의 OpenCV, FFmpeg, Scikit-learn, 딥러닝 모델 등을 활용하면 직접 구현도 어렵지 않다.

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Python으로 영상 요약 구현의 기본 흐름

내가 가장 많이 사용한 방식은 다음 네 단계로 구성된다.

1. 프레임 추출(Preprocessing)

OpenCV를 사용해 영상 전체 프레임을 읽어들이며, 시간당 1~3프레임으로 다운샘플링해 처리 시간을 단축한다.
여기서 중요한 점은 프레임을 너무 많이 사용하면 분석 속도가 비효율적으로 느려진다는 것이다. 여러 실험 끝에 FPS 2~4 수준이 가장 적절했다.

2. 특징 추출(Feature Extraction)

영상 요약의 성능은 결국 "어떤 특징을 기반으로 중요도를 계산하느냐"에 달려 있다.
대표적인 특징 추출 방식은 다음과 같다.

• 컬러 히스토그램 기반 장면 변화 감지
• Optical Flow 기반 움직임 인식
• YOLO/Object Detection 기반 이벤트 감지
• Face Detection을 활용한 인터뷰 장면 강조
• 사운드 에너지 기반 하이라이트 추출(FFmpeg + Python 조합)

개인적으로는 장면 전환(Scene Change) + 객체 움직임(Motion) 조합이 가장 일관된 결과를 냈다.

3. 중요도 계산(Scoring)

각 프레임 또는 클립에 대해 점수를 매기는 단계다.
예를 들어 다음 방식으로 중요도를 정의할 수 있다.

• Optical Flow 값이 일정 기준 이상이면 중요한 움직임으로 판단
• 특정 객체(예: 자동차, 사람)가 화면 중앙에 오래 등장하면 중요도 증가
• 사운드 볼륨이 급격히 상승하면 하이라이트로 간주
• 장면 전환 직후 프레임은 새 정보가 많으므로 가중치 부여

여기서 나만의 팁은 프레임 값+사운드 정보+객체 검출 결과를 조합해 점수를 계산하면 훨씬 정확도가 높아진다는 것이다.

4. 하이라이트 생성(Editing)

최종적으로 높은 점수를 가진 구간만 잘라 합쳐 새로운 영상을 생성한다.
Python에서는 다음과 같은 도구 이용이 일반적이다.

• MoviePy
• FFmpeg-python
• OpenCV VideoWriter

특히 MoviePy는 쉽고 유연한 컷 편집이 가능해 추천할 만하다.

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실제 Python 기반 영상 요약 구조 예시

아래는 내가 자주 사용하는 실전 구조다. 코드 자체는 생략하고 설명 중심으로 정리한다.

1) 장면 변화 탐지

프레임 간 히스토그램 차이를 계산해 값이 일정 이상이면 "장면 전환"으로 판단한다.
이 과정은 영상의 흐름을 구분하는 데 매우 효과적이다.

2) Optical Flow 분석

움직임이 많은 구간을 찾아 중요도로 환산한다.
CCTV나 스포츠 영상에서는 특히 강력하다.

3) 객체 검출(필요 시)

YOLO나 MobileNet-SSD를 활용하여 등장 객체의 종류를 기록한다.
필요한 객체가 등장한 구간만 추출할 수 있어 매우 유연한 분석이 가능하다.

4) 중요도 스코어링

각 프레임을 다음 요소로 평가한다.

• Motion Level
• Scene Change 여부
• Audio Energy
• Target Object 존재 여부

이렇게 조합하면 단순히 "움직임이 큰" 영상이 아니라 실제로 의미 있는 장면을 정확히 골라낼 수 있다.

5) 하이라이트 생성

중요도가 높은 구간을 일정 길이(보통 3~8초)로 확장하여 추출한다.
특히 장면 흐름이 갑자기 잘리지 않도록 앞뒤 버퍼 1초를 추가하는 방식을 추천한다.

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나만의 실전 경험: 정확한 요약을 위한 세 가지 핵심 전략

나는 스포츠 하이라이트 및 인터뷰 영상 요약을 제작하는 프로젝트에서 여러 알고리즘을 테스트해봤다.
그 과정에서 얻은 실전적인 인사이트를 정리하면 다음과 같다.

✔ 1. 객체 기반 접근이 가장 안정적

단순히 영상의 움직임이나 색 변화만 기준으로 삼으면 중요하지 않은 장면도 요약에 포함되는 문제가 자주 발생했다.
예를 들어:

• 카메라 흔들림
• 빠르게 지나가는 배경
• 조명 변화

이러한 요소가 optical flow를 높여 "중요한 장면"으로 잘못 판단되기 때문이다.
따라서 YOLO 등을 활용하여 "사람 또는 주요 물체가 존재하는 영역만 분석"으로 제한하면 성능이 크게 향상된다.

✔ 2. 사운드 기반 분석의 중요성

하이라이트 구간은 대체로 음압(볼륨)이 높아지는 경향이 있다.
특히 스포츠나 라이브 방송에서는 음향 변화가 매우 강력한 신호가 되었다.

✔ 3. 장면 전환을 중심으로 클립 묶기

하이라이트 구간을 “정확한 타이밍”으로 자르고 싶다면,
단순 점수 기반이 아니라 장면 전환 시점을 기준으로 클립을 묶는 방식이 훨씬 자연스럽다.
내 경험상, 장면 단위 편집은 시청자가 느끼는 요약의 질을 크게 높였다.

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결론: 영상 요약은 기술 + 경험의 조합이 필요한 분야

Python을 활용한 영상 요약(Video Summarization)은 OpenCV, YOLO, MoviePy 등 익숙한 도구만으로도 충분히 구현할 수 있다.
하지만 실제로 “좋은 요약 영상”을 만들려면, 단순 알고리즘 조합을 넘어 어떤 장면이 의미 있는지 판단하는 경험적 기준이 필요하다.

영상 요약은 앞으로 AI 기반 콘텐츠 자동 생성 시대의 핵심 기술로 자리 잡을 것이며, 본 글에서 소개한 흐름과 전략을 기반으로 다양한 분야에 적용해볼 수 있을 것이다.