[파이썬] 파이썬을 이용한 컴퓨터 비전 프로젝트

01 Sep 2023

python

컴퓨터 비전은 사물이나 이미지에서 정보를 추출하고 이를 이해하는 기술을 말합니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 패키지를 제공하여 컴퓨터 비전 프로젝트를 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 이 글에서는 파이썬을 이용하여 간단한 컴퓨터 비전 프로젝트를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

OpenCV 라이브러리

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 이미지 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 파이썬에서도 OpenCV를 쉽게 사용할 수 있으며, 다양한 컴퓨터 비전 기능을 제공합니다.

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread('image.png')

# 이미지 크기 변경
resized_image = cv2.resize(image, (500, 500))

# 이미지 출력
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 예제 코드는 이미지를 로드하고 크기를 변경한 뒤, 변경된 이미지를 출력하는 코드입니다. OpenCV의 imread 함수를 사용하여 이미지를 로드하고, resize 함수로 크기를 변경합니다. 마지막으로 imshow 함수로 변경된 이미지를 출력합니다.

컨투어 추출

컨투어는 이미지에서 객체의 외곽선을 나타내는 경계선입니다. 파이썬의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 컨투어를 추출할 수 있습니다.

import cv2

# 이미지 로드
image = cv2.imread('image.png')

# 그레이스케일 이미지로 변환
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 이진화
ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 컨투어 추출
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 컨투어 그리기
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 이미지 출력
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 예제 코드는 이미지를 로드한 뒤, 그레이스케일 이미지로 변환하고 이진화 합니다. 이진화된 이미지에서 컨투어를 추출하여 원본 이미지에 그립니다.

얼굴 인식

파이썬의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 얼굴을 인식하는 프로젝트를 구현할 수 있습니다. OpenCV에는 얼굴 인식을 위한 다양한 알고리즘이 구현되어 있습니다.

import cv2

# 얼굴 인식용 Haar Cascade 파일 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 이미지 로드
image = cv2.imread('face_image.png')

# 그레이스케일 이미지로 변환
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 얼굴 인식 수행
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 얼굴에 사각형 그리기
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)

# 이미지 출력
cv2.imshow('Face Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 예제 코드는 Haar Cascade 알고리즘을 사용하여 얼굴을 인식하는 코드입니다. 먼저 얼굴 인식용 Haar Cascade 파일을 로드한 뒤, 이미지를 그레이스케일로 변환합니다. 그 다음 detectMultiScale 함수를 사용하여 얼굴을 인식하고, 사각형을 그려주는 코드입니다.

결론

이제 파이썬을 이용한 간단한 컴퓨터 비전 프로젝트를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV 라이브러리를 활용하여 이미지 처리와 객체 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 파이썬은 높은 수준의 추상화와 풍부한 라이브러리 생태계로 컴퓨터 비전 프로젝트를 더욱 쉽게 구현할 수 있습니다.