이번 포스트에서는 컴퓨터 비전을 처리하기 위해 사용되는 몇 가지 인기있는 라이브러리들을 소개하겠습니다. 주로 OpenCV와 Pillow에 초점을 맞출 것입니다.

OpenCV

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 실시간 컴퓨터 비전을 위한 라이브러리로, 이미지와 비디오 처리, 객체 탐지 및 추적, 인식, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다. OpenCV는 C++, Python, Java 등 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으며, 크로스 플랫폼 지원을 제공합니다.

OpenCV는 이미지 또는 비디오 파일을 로드하고, 이미지 처리 기능을 수행하며, 객체 검출 및 특징 추출, 필터링, 변환 등의 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 영상 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

아래는 OpenCV를 사용하여 이미지를 로드하고 그레이스케일로 변환하는 간단한 예시 코드입니다:

import cv2

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

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

# 변환된 이미지 출력
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

이 예시에서는 cv2.imread() 함수를 사용하여 이미지를 로드하고, cv2.cvtColor() 함수를 사용하여 BGR 이미지를 그레이스케일로 변환합니다. 마지막으로 cv2.imshow() 함수를 사용하여 변환된 이미지를 출력합니다.

Pillow

Pillow는 파이썬 이미지 처리 라이브러리로, 이미지 조작, 변환, 필터링, 저장 등의 기능을 제공합니다. Pillow는 PIL(Python Imaging Library)을 포크하여 발전시킨 버전으로, 간편한 설치와 사용이 가능하며, 다양한 이미지 포맷을 지원합니다.

Pillow는 직관적인 API를 제공하여 이미지 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 아래는 Pillow를 사용하여 이미지 크기를 조절하는 예시 코드입니다:

from PIL import Image

# 이미지 로드
image = Image.open('image.jpg')

# 크기 조절
resized_image = image.resize((800, 600))

# 크기가 조절된 이미지 저장
resized_image.save('resized_image.jpg')

이 예시에서는 Image.open() 함수를 사용하여 이미지를 로드하고, resize() 함수를 사용하여 이미지 크기를 조절합니다. 마지막으로 save() 함수를 사용하여 크기가 조절된 이미지를 저장합니다.

마무리

이번 포스트에서는 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 두 가지 인기있는 라이브러리인 OpenCV와 Pillow에 대해 간단히 소개했습니다. 이러한 라이브러리들은 이미지 처리, 객체 검출, 영상 분석 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 데에 매우 유용합니다. 다음 포스트에서는 각 라이브러리들의 자세한 기능과 사용법에 대해 좀 더 깊게 다루어보도록 하겠습니다.