영상처리 기술, 그 이야기

영상처리 기술은 이미지를 활용하는 다양한 산업분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 현재 많은 분야에서 확장되고 있는 AI분야 머신러닝과 딥러닝에서도 부분적으로 영상기술 이론이 주요하게 사용되고 있습니다. 영상처리 기술을 활용하는 산업 분야를 간략히 요약하면 아래와 같습니다.

산업 자동화

• 제조 공정에서 불량품 검출, 로봇 비전 등에 활용되며, 고속 카메라와 영상분석을 통해 사람의 개입 없이 품질을 관리할 수 있습니다.

의료 영상

• MRI, CT, X-ray 등에서 병변을 자동으로 식별하거나, 조직을 정량적으로 분석하며, 진단 정확도를 높여 줍니다.

보안 및 감시

• CCTV 영상에서 이상행동 탐지, 얼굴 인식, 번호판 인식 등에 사용되며, 범죄 예방 및 수사에 핵심적인 역할을 합니다.

자율주행

• 카메라로 주변 물체를 인식하고, 차선, 신호, 보행자 등을 분석하며, 딥러닝을 활용한 실시간 처리에 핵심적인 역할을 합니다.

엔터테이먼트 및 미디어

• 영상 편집, 필터 적용, 실시간 합성, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등에서 쓰이며, 사용자 경험 UI/UX에도 활용됩니다.

몇 년 사이에 AI기술이 확장 및 확대 되면서 컴퓨터 비전과 영상처리 라이브러리들이 다양화 되었습니다. 특히 파이썬 Python 프로그래밍 활용이 확대 되면서 파이썬 관련 영상처리 라이브러리가 많아진 것을 볼 수 있습니다. 아래는 대표적인 라이브러 설명이며, OpenCV의 경우 참 오래된 라이브러이기도 하고 꾸준히 사용되 되었습니다. AI 성장과 함께 현재는 영상처리 활용에 핵심 라이브러리의 하나이기도 합니다.

1) OpenCV (Open Source Computer Vision)

• 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리. 영상 입출력, 필터, 물체 인식 등 광범위한 기능을 제공하며 C/C++과 파이썬에서 활용할 수 있습니다.

2) MATLAB

• 영상처리 전용 툴박스 제공, 연구 및 교육용으로 활용도 높으며 최근 실무에서도 활용도가 높아지고 있습니다. MATLAB 자체가 유료이므로 라이브러리도 유료로 사용할 수 있습니다.

3) Pillow(PIL)

• 파이썬 기반 영상 처리 라이브러리이며, 단순한 이미지 처리에 적합합니다.

4) Scikit Image

• 파이썬 과학 연산 라이브러리 기반 영상처리 라이브러리이며, 연구 및 분석 목적에 적합합니다.

5) PyTorch

• 파이썬 머신러닝, 딥러닝 기반 영상처리에 적합하며 분류, 객체탐지, 세크멘테이션에 활용 됩니다.

6) MediaPipe

• 구글에서 개발한 실시간 영상처리 프레임워크이며 얼굴, 손, 포즌 인식에 이용됩니다. C/C++ 및 파이썬을 통해 활용할 수 있습니다.

이미지 처리는 단순 필터 적용을 넘어서 AI와 융합되어 인공지능 기술의 시각지능의 핵심이 되고 있습니다. 특히 영상에서의 의미 있는 정보 추출과 자동화가 가능해져 다양한 기술 분야에 확대 적용되고 있습니다. 

영상처리 라이브러리 중 MediaPipe에 대해 조금 더 알아 보겠습니다. MediaPipe는 머신러닝 기반의 멀티모달 파이프라인을 쉽게 만들고 실행할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 실시간 영상에서 정교한 분석을 저지연으로 처리할 수 있도록 설계되어, 모바일, 데스크탑, 웹 등 다양한 환경에서 실행 가능합니다.

MediaPipe의 주요 특징으로는 CPU에서도 실시간 처리가 가능할 정도로 경량화 된 모델 구조이며, 각 기능이 독립된 컴포넌트로 구성되어 있습니다. 크로스 플랫폼으로 사용 가능하며, 사전 학습된 모델도 제공 됩니다. 기능으로는 얼굴 감지 및 인식, 손 제스처 인식, 포즈 예측, 신체 모션 분석, 3D 객체 인식 등이 있습니다. 아래는 설치 방법 입니다.

설치 : pip install mediapipe opencv-python

파이썬 활용 시: import mediapipe as mp

추가로 OpenCV는 .NET 프레임워크 환경 C# 등에서도 활용 가능합니다. OpenCvSharp은 C++ OpenCV의 .NET 바인딩 라이브러리입니다. 쉽게 이야기 하면 C++ 코드의 함수를 C#에서 호출하는 방식으로 볼 수 있습니다. 아래 첫번째 예는 OpenCvSharp을 이용한 이미지 읽기이며, 두번째는 웹캠 영상 로드 예 입니다.

// 이미지 읽기
using OpenCvSharp;

Mat image = Cv2.ImRead("lena.jpg");
Cv2.ImShow("lena", image);
Cv2.WaitKey(0);

// 웹캠 이미지 로드
using OpenCvSharp;

using var capture = new VideoCapture(0);
using var window = new Window("WebCam");

var frame = new Mat();
while (true)
{
    capture.Read(frame);
    if (frame.Empty()) break;

    window.ShowImage(frame);
    if (Cv2.WaitKey(1) == 27) break; // esc 종료
}