OpenCV + Python 과정 소개 및 설치 과정

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안녕하세요. 코딩산책입니다.

이 과정에서는 Python을 활용한 OpenCV 입문 과정을 다룹니다. OpenCV는 컴퓨터 비전(Computer Vision)을 쉽게 구현할 수 있는 대표적인 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전은 이미지를 분석하고 처리하는 기술로, Python과 함께 사용하면 효율적으로 작업할 수 있습니다. 이번 과정은 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 설계되었으며, 이론보다는 실습에 중점을 둡니다. 여러분은 OpenCV 설치 과정부터 다양한 기본 기능을 배우고, 흥미로운 프로젝트를 완성하게 될 것입니다. 실습을 통해 컴퓨터 비전의 핵심 원리를 익히고, 이를 실생활 문제 해결에 적용할 수 있는 방법을 터득할 수 있습니다.

1. 컴퓨터 비전이란 무엇인가?

컴퓨터 비전은 사람이 시각적으로 인식하는 과정을 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 즉, 이미지를 분석하고 그 안에 있는 정보를 컴퓨터가 ‘이해’할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이 과정에서 컴퓨터는 이미지나 비디오 데이터를 수집하고, 그 데이터를 바탕으로 객체를 인식하거나 패턴을 분석해 유의미한 결과를 도출합니다. 예를 들어, 자율주행차는 컴퓨터 비전을 통해 도로 위의 차선, 보행자, 차량 등을 감지하여 안전한 주행을 지원합니다. 얼굴 인식, 객체 추적, 문서 스캔, 의료 영상 분석, 공장 자동화에서도 컴퓨터 비전 기술이 널리 활용되고 있습니다.

컴퓨터 비전은 다양한 분야에서 활발하게 사용되고 있으며, OpenCV는 그 구현에 있어 필수적인 도구입니다. OpenCV는 이미지와 비디오 처리에 필요한 함수들을 제공하고, 복잡한 알고리즘을 간단하게 구현할 수 있도록 도와줍니다. Python과 함께 사용하면 초보자도 쉽게 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

2. OpenCV 기본 개념

컴퓨터 비전에서 가장 중요한 기본 단위는 '이미지' 입니다. 이미지는 수많은 '픽셀'로 이루어져 있으며, 각 픽셀은 각기 다른 색상과 밝기를 가지고 그 조합으로 우리가 보는 이미지가 형성됩니다. 예를 들어, 흑백(binary) 이미지는 검정(0)과 흰색(255)만으로 이루어져 있고, 이를 그레이스케일 이미지라고 부르며 0에서 255까지의 값을 사용해 다양한 단계의 회색을 표현할 수 있습니다.

반면, 컬러 이미지는 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 세 가지 색상을 조합하여 이미지를 만듭니다. 이 RGB 값들이 합쳐지면 우리가 흔히 보는 컬러 이미지가 됩니다. 이미지의 해상도는 픽셀 수로 정의되며, VGA(640x480), HD (1280x720), Full HD (1920x1080), 4K (3840x2160) 등의 해상도를 나타냅니다. 더 높은 해상도는 더 많은 픽셀을 포함하며, 그 결과 더 정밀한 이미지를 얻을 수 있습니다. OpenCV를 사용하면 이러한 픽셀 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.

3. 설치 과정

OpenCV를 사용하기 위해서는 먼저 Python과 OpenCV 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 과정에서는 Anaconda의 가상환경에 Python을 설치하고, PyCharm 코드 편집기를 설치합니다. PyCharm은 코드 작성과 디버깅을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 툴이며, 새로운 프로젝트를 생성하고 OpenCV-Python 라이브러리를 설치합니다. PyCharm의 설정 메뉴에서 OpenCV를 검색해 설치한 후, `import cv2` 명령어를 사용해 OpenCV 라이브러리를 불러올 수 있습니다. 혹은 Terminal을 사용해서 설치가 가능하며, pip install python-opencv 명령어를 사용해 설치가 가능합니다. 이 과정이 완료되면 Python 파일을 생성하고 코드를 작성할 준비가 끝납니다. 자세한 설치 과정은 아래 포스트를 참고 해주세요.

2024.09.06 - [프로그래밍 (Programming)/파이썬 (Python)] - 아나콘다 (Anaconda) 설치 가이드 (feat. JupyterLab)

2024.09.07 - [프로그래밍 (Programming)/파이썬 (Python)] - PyCharm 설치 가이드 (feat. Anaconda Interpreter)

4. 실습 내용

OpenCV를 활용해 이미지와 영상을 불러오는 방법부터 시작합니다. 예를 들어, cv2.imread()로 이미지를 불러오고 cv2.imshow()로 이미지를 화면에 출력할 수 있습니다. 이미지를 불러온 후 크기를 조정하거나 잘라내는 작업도 간단히 할 수 있습니다. OpenCV는 cv2.resize() 함수로 이미지 크기를 변경하고, 원하는 부분만 자를 수 있는 기능을 제공합니다.

또한, OpenCV를 사용하면 이미지 위에 도형을 그리거나 텍스트를 추가할 수도 있습니다. cv2.line(), cv2.circle()과 같은 함수로 다양한 도형을 그릴 수 있으며, cv2.putText() 함수로 이미지를 설명하는 텍스트도 추가할 수 있습니다. 이러한 기본적인 작업을 익히고 나면, 더 고급 기능인 기하학적 변환, 색상 검출, 윤곽선 검출 등의 기술을 배울 수 있습니다.

기하학적 변환은 이미지의 특정 부분을 회전시키거나 이동하는 작업으로, cv2.warpPerspective() 함수로 구현할 수 있습니다. 색상 검출은 특정 색상을 기준으로 이미지를 필터링하는 기술로, cv2.inRange() 함수를 사용해 특정 범위의 색상을 검출합니다. 윤곽선 검출은 이미지에서 물체의 경계를 찾아내는 기술로, 객체나 모양을 인식하는 데 활용됩니다.

5. 실습 프로젝트

이 과정을 통해 배운 기술을 활용하여 실제 프로젝트로 연결할 수 있습니다. 실습 프로젝트는 추후에 추가될 예정이며, 이 과정의 마지막에 다다르게 되면 수정 할 예정입니다.

6. 마무리

이 과정은 컴퓨터 비전의 기초부터 고급 기술까지 폭넓게 다루며, 실습을 통해 배운 내용을 실전 프로젝트에 적용하는 데 중점을 둡니다. 컴퓨터 비전은 현대 기술에서 중요한 역할을 하며, 얼굴 인식, 자율주행, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. OpenCV와 Python을 사용하면 누구나 컴퓨터 비전 프로젝트를 손쉽게 시작할 수 있습니다. 이 포스트에서 배운 내용을 토대로, 여러분도 실생활에서 유용하게 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 기술을 익힐 수 있을 것입니다.

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