OpenCV 프로그래밍 - Chapter 01 서론

이 포스팅은 ‘python으로 배우는 OpenCV 프로그래밍’ 교재를 참고하여 작성하였습니다.

01 영상처리와 컴퓨터 비전

디지털 영상처리는 컴퓨터를 사용하여 입력 영상 데이터를 처리하는 분야이다.
컴퓨터 비전은 카메라에 의해 캡쳐된 입력 영상에서 의미 있는 정보를 추출하는 분야로 주로 실시간(real time)응용 문제를 다룬다.

디지털 영상처리의 응용 예시

• 입력 영상에 포함된 잡음(noise)을 제거한다.
• 영상의 대비를 개선한다.
• 영상의 특정 부분인 관심 영역(region of interest)을 강조한다.
• 관심 영역을 분할(segmentation)한다.
• 영상을 파일로 압축한다.
• 영상을 네트워크를 통해 전송한다.
• 그 외 영상 검색, 분류, 인식 등

컴퓨터 비전의 응용 예시

• 산업현장에서 자동으로 제품의 결함을 검사한다.
• 스캐너 또는 카메라 캡쳐 영상에서 문자 인식, 얼굴 인식, 지문 인식을 한다.
• 사람 또는 자동차 등과 같은 움직이는 물체를 검출(motion detection) 및 물체 추적(object tracking)을 한다.
• 2개 이상의 카메라로부터 캡쳐한 스테레오 영상을 이용하여 깊이를 계산하거나 3차원 물체의 구조를 계산한다.

영상처리와 컴퓨터 비전은 모두 영상을 다루기 때문에 경계 구분이 모호하다.
교재에서는 이를 구분하지만, 필자는 영상처리와 컴퓨터 비전은 같은 맥락이라고 생각하므로 따로 구분하진 않겠다.

02 OpenCV 개요

OpenCV(Open Source Computer Vision)는 영상처리, 컴퓨터 비전, 비디오처리, 기계학습 등을 포함한 라이브러리이다.
OpenCV는 교육 및 상업 목적 사용이 모두 무료이다.
OpenCV는 윈도우, 리눅스, 안드로이드, 맥 등의 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있다.
주로 Python을 사용하고 이 교재도 마찬가지로 Python을 사용한다.

03 파이썬, Numpy, Matplotlib, OpenCV 설치

필자는 모든 설치를 마친 상태이며, 파이썬과 각 모듈설치 방법은 검색하면 자세히 나오므로 검색해보길 바란다.
필자가 사용하는 파이썬과 모듈의 버전은 다음과 같다.