[Python][AI] OpenCV: 컴퓨터 비전 라이브러리 소개

OpenCV

1. OpenCV란?

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OpenCV(Open Source Computer Vision)는 실시간 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 오픈소스 라이브러리. 인텔에서 개발하고 2000년 6월에 발표되었으며, 현재는 인텔이 손을 뗀 상태다. Python, C++, Java 등을 지원하며, 다양한 운영체제(Windows, Linux, macOS)에서 실행 가능하다.

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2. OpenCV의 주요 기능

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OpenCV는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리와 관련된 다양한 기능을 제공함.

(1) 이미지 및 동영상 처리

• 이미지 읽기, 저장, 변환
• 동영상 재생 및 프레임 처리
• 색공간 변환 (RGB ↔ Grayscale, HSV 등)

(2) 필터 및 변환

• 블러링 및 샤프닝
• 엣지 검출 (Canny Edge Detection)
• 기하학적 변환 (회전, 크기 조정, 왜곡 보정)

(3) 객체 탐지 및 인식

• 얼굴, 눈, 사람, 자동차 등 탐지
• 딥러닝 모델과 연계한 물체 인식
• 배경 제거 및 세그멘테이션

(4) 특징점 검출 및 매칭

• SIFT, SURF, ORB 등을 이용한 이미지 특징점 검출
• 이미지 간 유사도 비교 및 정렬

(5) 머신러닝 및 딥러닝 통합

• DNN 모듈을 활용하여 딥러닝 기반 객체 탐지 수행
• TensorFlow, PyTorch 모델과 연동 가능

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3. OpenCV 설치

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OpenCV는 pip을 이용해 쉽게 설치할 수 있음.

 

pip install opencv-python

 

또는 추가적인 확장 모듈이 포함된 opencv-python-headless 설치 가능.

pip install opencv-python-headless

 

(GUI 기능 없이 서버 환경에서 사용할 경우 opencv-python-headless 추천)

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4. OpenCV 기본 코드 예제

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(1) 이미지 불러오기 및 표시

 

import cv2

# 이미지 읽기
image = cv2.imread("sample.jpg")

# 이미지 표시
# 이미지가 별도의 창으로 보여지고
# 아무 키 입력시 종료됨
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

(2) 그레이스케일 변환

# 이미지 gray scale
# 아무 키 입력시 종료
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Grayscale", gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

(3) 얼굴 탐지 (Haar Cascade 사용)

# 아무 키 입력시 종료
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=50, minSize=(300, 300))

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Face Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

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5. OpenCV의 활용 분야

 

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• 자율주행: 객체 인식, 차선 감지, 차량 번호판 인식
• 의료 영상 처리: CT/MRI 영상 분석, 병변 탐지
• 보안 및 감시: 얼굴 인식, 사람 탐지
• 스포츠 분석: 선수 움직임 추적, 경기 데이터 분석
• AR(증강현실) 및 VR: 실시간 영상 처리 기반 그래픽 오버레이

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6. 결론

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OpenCV는 이미지 및 영상 처리를 위한 강력한 라이브러리로, 다양한 분야에서 활용되고 있음. 특히 딥러닝과 결합하여 객체 탐지 및 인식이 가능하며, Python을 포함한 여러 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있어 유용함.

다음 글에서는 OpenCV에서 활용할 수 있는 YuNet 모델을 소개할 예정임.