컴퓨터 비전을 위한 파이썬 라이브러리, OpenCV

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전을 위한 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리입니다.

이미지 처리, 특징 추출, 영상 변환, 머신러닝을 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

OpenCV는 다음 명령어로 설치할 수 있습니다.

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pip install opencv-python

주의할 점으로 파이썬 코드 내 OpenCV를 사용하기 위해서는 cv2라는 패키지를 import해야 합니다.

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import cv2

OpenCV는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다.

주요 장점은 다음과 같습니다.

• 이미지 및 영상 처리 기능 제공 (필터링, 변환, 특징 추출 등)

• 다양한 포맷 지원 (JPG, PNG, BMP, TIFF 등)

• 하드웨어 가속 기능 제공 (GPU 지원 가능)

• C++, Python, Java 등 다양한 언어 지원

• 머신러닝 및 딥러닝과 연계 가능 (TensorFlow, PyTorch 등과 함께 활용 가능)

OpenCV 라이브러리를 활용해 이미지와 영상을 처리하는 기본적인 방법을 알아보겠습니다.

이미지를 불러올 때는 cv2.imread() 메서드를 사용합니다.

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import cv2

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

# 이미지 창에 출력
cv2.imshow("Sample Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imread()를 사용하여 이미지를 불러온 후, cv2.imshow()를 통해 화면에 출력합니다.

이미지의 크기를 변경하려면 cv2.resize() 메서드를 사용합니다.

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resized_image = cv2.resize(image, (300, 300))
cv2.imshow("Resized Image", resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서는 이미지를 300x300 크기로 조정하여 출력합니다.

이미지를 흑백으로 변환하는 방법은 다음과 같습니다.

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gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Grayscale Image", gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

이제 원본 컬러 이미지를 흑백 이미지로 변환할 수 있습니다.

OpenCV를 활용하면 이미지 처리와 컴퓨터 비전 작업을 쉽게 구현할 수 있습니다.

다음 수업에서는 엣지 검출과 객체 탐지 등의 고급 기능을 다루겠습니다.