컴퓨터 비전은 컴퓨터를 사용하여 인간 시각 시스템의 기능을 시뮬레이션하고 실현하는 데 전념하는 인공 지능의 한 분야입니다. 현대 과학기술이 발전하는 가운데 컴퓨터 비전은 로봇공학, 보안, 의료, 자율주행 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다.

OpenCV(오픈 소스 컴퓨터 비전)는 Intel Corporation에서 시작하고 유지 관리하는 크로스 플랫폼 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 이미지 감지, 특징 추출, 대상 추적, 얼굴 인식 등을 포함한 풍부한 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 기능을 제공합니다. 기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 Python의 인기로 인해 Python의 OpenCV 버전도 많은 관심을 끌었습니다. 이 기사에서는 Python에서 OpenCV의 사용 및 구체적인 구현을 소개합니다.

OpenCV 설치

OpenCV를 사용하기 전에 관련 라이브러리와 종속성을 설치해야 합니다. Python에서는 pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python

pip install opencv-contrib-python

이 두 명령은 각각 OpenCV의 기본 버전과 확장 버전을 설치합니다. 확장 버전에는 기본 버전에 없는 일부 기능이 포함되어 있습니다.

이미지 읽기 및 표시

OpenCV를 사용하여 이미지를 처리하는 첫 번째 단계는 이미지를 프로그램으로 읽어오는 것입니다. OpenCV는 이미지를 읽기 위해 cv2.imread() 함수를 제공합니다. 읽은 이미지는 NumPy 배열 형태로 저장됩니다.

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg')

이미지를 읽은 후 cv2.imshow() 함수를 사용하여 이미지를 표시할 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 매개변수를 취하는데, 첫 번째 매개변수는 창의 이름이고 두 번째 매개변수는 표시할 이미지입니다.

cv2.imshow('example', img)

사용자가 아무 키나 누를 때까지 기다리려면 cv2.waitKey() 함수를 사용하세요. 그러면 창이 자동으로 닫힙니다.

cv2.waitKey(0)

이미지의 크기는 img.shape를 사용하여 얻을 수 있습니다. 이는 삼중 항(높이, 너비, 깊이)을 반환합니다. 여기서 높이는 이미지의 높이를 나타내고, 너비는 이미지의 너비를 나타냅니다. 이미지, 깊이는 픽셀당 비트 수를 나타냅니다. 이미지가 컬러 이미지인 경우 깊이는 3이고 회색조 이미지인 경우 1입니다.

이미지 처리 및 조작

OpenCV는 다양한 이미지 처리 및 조작 기능을 제공합니다. 그중 가장 간단한 것은 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 그레이스케일 처리입니다. 이를 위해서는 cv2.cvtColor() 함수를 사용해야 합니다.

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.COLOR_BGR2GRAY는 회색조 처리로 정의됩니다. 여기서 cv2는 OpenCV 모듈의 이름입니다. OpenCV에 내장된 이미지 형식은 일반적인 RGB가 아닌 BGR이므로 매개변수의 순서는 BGR입니다.

회색조 처리 외에도 이미지 크기 조정, 회전, 변환 등과 같이 일반적으로 사용되는 작업 기능도 있습니다.

이미지 크기 조정 작업

reized = cv2.resize(img, (600, 600), interpolation=cv2.INTER_AREA)

이미지 반전 작업

flipped = cv2.flip(img, -1)

Image 회전 연산

(rows, cols) = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, 행 / 2), 45, 1)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, ( cols,row))

이미지의 특징 추출 및 감지

OpenCV는 기본적인 이미지 처리 및 연산 외에도 다양한 특징 추출 및 감지 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 모서리, 선, 윤곽선과 같은 이미지의 특징을 감지하고 추출할 수 있습니다.

코너 감지는 머신 비전 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로 이미지 매칭, 타겟 추적, 3차원 재구성 등의 응용 분야에 사용될 수 있습니다. OpenCV는 모서리 감지를 완료하기 위해 cv2.goodFeaturesToTrack() 함수를 제공합니다.

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

그 중 매개변수 grey는 Grayscale 처리 후입니다. 이미지에서 매개변수 100은 감지된 모서리 점의 수를 나타내고 매개변수 0.01은 qualityLevel이며 모서리 품질 요소를 나타내는 데 사용되며 매개변수 10은 minDistance이며 두 모서리 점 사이의 최소 거리를 나타냅니다.

이 외에도 SIFT, SURF 및 ORB 등과 같은 다른 특징 탐지 방법이 있습니다.

결론

OpenCV는 다양한 분야에서 널리 사용되는 강력한 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. Python에서는 OpenCV를 사용하여 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python에서 OpenCV의 기본 사용법과 일반적인 작업을 소개합니다. 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Python의 컴퓨터 비전 라이브러리 opencv에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!