손글씨 인식은 컴퓨터 비전의 대표적인 응용 분야 중 하나입니다. 손으로 쓴 글씨를 디지털 데이터로 변환하는 작업은 기계 학습 알고리즘과 컴퓨터 비전 기술의 결합을 요구합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 손글씨 인식을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

우리가 사용할 주요 라이브러리는 OpenCV와 scikit-learn입니다. OpenCV는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 위한 강력한 라이브러리이며, scikit-learn은 기계 학습 모델을 만들고 훈련시키기 위한 툴킷입니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 불러옵니다.

pip install opencv-python
pip install scikit-learn

이제 손글씨 이미지를 로드하고 전처리하는 부분부터 시작해봅시다. 예를 들어, 28x28 픽셀 크기의 손글씨 숫자 이미지를 사용하겠습니다.

import cv2
import numpy as np

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

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

# 이미지 이진화
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 이미지 리사이징
resized = cv2.resize(thresh, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 이미지를 1차원 배열로 변환
flatten = resized.reshape(1, 784)

이제 데이터를 준비했으니, 기계 학습 모델을 훈련시키는 작업에 들어갑니다. 우리는 지도 학습 방식 중 가장 대표적인 알고리즘 중 하나인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 사용할 것입니다. scikit-learn에서 제공하는 SVM 모델을 사용하기 위해 다음과 같이 코드를 작성합니다.

from sklearn import svm

# 모델 초기화
model = svm.SVC()

# 손글씨 데이터셋 로드
dataset = pd.read_csv('handwritten_digits_dataset.csv')

# 데이터셋 분할
X = dataset.iloc[:, 1:]
y = dataset.iloc[:, 0]

# 모델 학습
model.fit(X, y)

마지막으로, 훈련된 모델을 사용하여 손글씨 이미지를 예측하는 부분을 추가해보겠습니다.

# 손글씨 이미지 예측
prediction = model.predict(flatten)

# 예측 결과 출력
print("Predicted digit:", prediction[0])

이렇게 하면 손글씨 이미지의 숫자를 성공적으로 예측할 수 있습니다. 위의 예제는 간단한 예시이며, 더 정확한 손글씨 인식 모델을 만들기 위해서는 데이터셋의 크기와 품질을 높이는 작업 등을 추가로 수행해야합니다.

이제 Python을 사용하여 컴퓨터 비전을 활용한 손글씨 인식을 구현하는 방법에 대해 알게 되었습니다. 다양한 손글씨 인식 애플리케이션에 적용해보면서 성능을 개선해보세요!