영상처리 기술, 그 이야기

영상처리 도구에 설명된 OpenCV Template Matching 활용 시 선택할 수 있는 “Method”에 대한 추가 설명입니다. 아래 그림에서처럼 총 6가지 수식 중 하나를 사용할 수 있게 되어 있고, “Method” 중에 _NORMED 표시는 정규화 Normalization에 약자 정도로 보면 됩니다. 수학적 접근에 기반하여 각 수식들은 두 영상 간 같은지 또는 다른지 정도를 거리 Distance로 정의하고 있고 간단한 수식(1)에서부터 복잡한(6) 수식으로 표현하고 있습니다.

물체 추적 Object Tracking 분야에서 주요하게 사용되는 기술이 Pattern Matching 기술 입니다. 물체 추적이라는 단어에서 느껴지는 것처럼 실시간 영상처리에 한 분야 입니다. 보안 및 감시 카메라에서 출력되는 연속 영상 또는 동영상 처리 정도로 이해하면 됩니다. 알고리즘 구현에서는 크게 물체 탐색과 추적으로 나뉘고, 예를 들어 물체가 자동차라면 첫 영상에서 자동차를 추출하고 자동차 영역을 이용하여 다음 영상에 차량 위치를 탐색하고자 할 때 사용되는 기술이 Pattern Matching에 응용 입니다.

OpenCV 라이브러리에서는 Pattern Matching 함수를 제공하고 있습니다. 아래 그림에서처럼 Pattern(Template) 영상과 원본영상 Input Image 만 있으면 테스트를 해 볼 수 있고 이를 통해 다양한 실무 응용분야를 찾을 수 있습니다. 결과에서 Feature Map을 볼 수 있는데 Matching에 최종 결과로 볼 수 있고, Feature Map에 가장 높은 Pixel 값에 위치가 Template과 가장 유사한 영역으로 생각할 수 있습니다.

cvMatchTemplate 함수 수행 후에 최종 결과인 Feature Map에서 최대값에 위치를 찾을 때 손수 코딩을 통해 찾을 수 있지만 OpenCV 함수에 하나인 cvMinMaxLoc을 사용할 수 있습니다. 이 함수를 이용하면 최대 및 최소값과 영상에서 그 위치를 추출할 수 있습니다.

실무에서는 Pattern Matching 기술 개발 시 OpenCV에서 사용되는 General Method도 사용할 수 있지만 물체에 특성에 맞게 Feature를 정의해서 직접 알고리즘을 구현하여 적용할 때도 있습니다. 하지만 기존 방법들의 답습을 통해 장단점을 파악하는 것도 자신만에 기술을 고도화 시킬 수 있는 방법이기도 하겠죠.

영상에 타원 형태에 물체를 찾고자 할 때 영상처리를 통해 외곽선을 추출하게 됩니다. 보통 에지탐색(Edge Detection) 기법들을 통해 외곽선을 탐색하게 되는데 주변 Pixel의 Intensity 차이를 이용하는 (수학적으로 미분/Differential Equation 이라고 합니다.) 이러한 기법들은 영상의 화질 특성에 의해 완전한 외곽선이 아닌 끊겨 있거나 파편적인 선으로 추출되는 경우가 많습니다. 이 때 끊겨 있는 선들의 정보를 활용하여 타원을 추정할 때, OpenCV의 Ellipse Fitting 함수를 이용할 수 있습니다.

영상처리 오픈 라이브러리인 OpenCV를 사용하려면 기본적인 구조와 이용 방법을 알아야 합니다. 이번 이야기에서는 OpenCV 활용을 위해 가장 기본 함수 중 하나인 ‘Line’에 대해 알아 보겠습니다. 단어에서처럼 한 점에서 다른 한 점까지 선을 긋는 함수이고 OpenCV 홈페이지에도 설명이 잘 되어 있습니다. 초기에는 C/C++ 언어만 제공되었는데 현재에는 Python에서도 활용될 수 있게 기능을 제공하고 있네요.

C 언어는 1970년 초 벨 연구소(Bell Lab.)에서 유닉스 시스템의 운영체제를 만들기 위해 개발된 프로그래밍 언어 입니다. 역사가 오래되기도 했지만 현재까지 폭넓게 사용되는 언어이기도 합니다. C++ 은 C에 확장판으로 객체지향 프로그래밍을 지원하기 위해 개발된 언어이며, C#은 마이크로 소프트사(Microsoft)에서 C++ 언어를 기반으로 닷넷 프레임워크(.NET Framework)의 응용 프로그램 개발을 위한 언어 입니다. 유사한 성격에 JAVA 언어 진영에 대응하기 위한 목적도 있다고 하죠.

C 프로그래밍 언어에 역사에서처럼 C 프로그래밍 문법을 잘 알면 C#까지 익히는데 많은 시간이 필요하지 않습니다. 프로그래밍 언어 습득은 전공과도 연관성이 있겠지만 업무와도 사용에 지속성에서 상당한 연관이 있습니다. 외국어를 습득하는 과정처럼 사용하면 사용할수록 느는 게 프로그래밍 언어도 같습니다.

프로그래밍 기술에서는 C 언어에 문법을 기본적으로 알고 있다는 가정하에 영상처리 기술들을 확인해보고 검증해보는 도구로 마이크로 소프트사의 Visual Studio에 포함된 MFC(Microsoft Foundation Classes)를 사용할 예정이고 간혹 C#에 대한 이야기도 할 예정입니다. 개발 환경 설치나 기본적인 내용들은 많은 블로그에 잘 나와 있으니 프로그래밍 이야기에서는 다양한 프로젝트들을 진행하면서 문제 해결이나 유용하게 사용했던 코드들에 대한 이야기를 해 볼까 합니다.