OpenCV Library 15가지 기능

OpenCV Library 기능은 강력합니다. 비젼 관련한 다양한 서비스를 이 라이브러리로 쉽게 구현이 가능합니다. 여기서는 OpenCV가 지원하는 대표적인 라이브러리를 소개하고 어떤 기능을 하는지 알아보도록 하겠습니다.

아래는 공식 사이트입니다.

Home

공식 Github 링크는 아래를 참고바랍니다.

https://github.com/opencv/opencv

OpenCV Library 소개

OpenCV (Open Source Computer Vision)는 실시간 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. OpenCV는 C++, Python, Java 등 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으며, 컴퓨터 비전과 관련된 다양한 작업을 수행하는 데 필요한 기능을 제공합니다.

OpenCV Library 다운로드

OpenCV Library 사용은 여기서 다운받을 수 있습니다.

JavaCV

Java에서 지원하는 OpenCV 라이브러리는 여기를 참고바랍니다.

OpenCV Library

1. opencv_core

opencv_core는 OpenCV 라이브러리의 핵심 모듈로서, 다른 모듈들에서 공통적으로 사용되는 기본적인 데이터 구조와 알고리즘을 제공합니다.

opencv_core는 OpenCV의 다른 모듈과 함께 사용되며, 이미지 처리, 객체 검출, 추적, 카메라 캘리브레이션 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 필수적인 기능을 제공합니다.

2. open_highgui

OpenCV의 또 다른 중요한 모듈인 open_highgui는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 이 모듈은 이미지와 비디오 데이터를 표시하고, 사용자 입력을 처리하며, 간단한 상호작용을 가능하게 해줍니다. open_highgui는 주로 컴퓨터 비전 애플리케이션의 디버깅, 시각화, 결과 확인 등을 위해 사용됩니다.

open_highgui 모듈을 사용하면 OpenCV 기반 애플리케이션에서 이미지와 비디오를 표시하고, 사용자 입력을 처리하여 상호작용을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 시각화 및 디버깅 작업을 수행하거나, 사용자와의 상호작용을 통한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

3. opencv_imgproc

OpenCV Library 중 이미지 처리와 컴퓨터 비전 알고리즘을 구현하는 데 사용됩니다. opencv_imgproc은 다양한 이미지 변환, 필터링, 기하학적 변환, 히스토그램 분석, 객체 감지, 모서리 검출 등의 기능을 제공합니다.

opencv_imgproc 모듈은 다양한 이미지 처리 작업에 유용한 함수와 알고리즘을 제공하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 개발을 지원합니다. 이미지 변환, 필터링, 히스토그램 분석, 객체 검출 등의 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.

4. opencv_ml

opencv_ml은 OpenCV 라이브러리의 머신러닝 모듈입니다. 이 모듈은 지도 학습과 비지도 학습을 포함한 다양한 머신러닝 알고리즘과 도구를 제공하여 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 작업에 활용할 수 있습니다. 데이터 분석, 분류, 회귀, 군집화 등과 같은 머신러닝 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

opencv_ml 모듈을 사용하면 OpenCV 기반의 머신러닝 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 데이터 분석, 분류, 회귀, 군집화 등의 작업을 수행하여 컴퓨터 비전과 패턴 인식 문제를 해결할 수 있습니다.

5. opencv_features2d

OpenCV Library 중에서 opencv_features2d는 OpenCV 라이브러리의 특징점 검출과 디스크립터 추출을 위한 모듈입니다. 이 모듈은 이미지나 비디오에서 특징점을 검출하고, 해당 특징점에 대한 특징 디스크립터를 추출하는 기능을 제공합니다. opencv_features2d는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 객체 검출, 객체 추적, 이미지 정합, 3D 재구성 등 다양한 작업에 활용됩니다.

opencv_features2d 모듈을 사용하면 특징점 검출과 디스크립터 추출을 통해 이미지와 비디오 데이터에서 유용한 특징을 추출하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 객체 검출, 객체 추적, 이미지 정합 등의 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.

6. opencv_video

opencv_video는 OpenCV 라이브러리의 비디오 처리와 추적을 위한 모듈입니다. 이 모듈은 비디오 입력, 출력, 프레임 처리, 객체 추적 등과 같은 비디오 관련 작업을 수행하는 데 사용됩니다. opencv_video는 컴퓨터 비전, 영상 처리, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

opencv_video 모듈을 사용하면 비디오 입력, 출력, 프레임 처리, 객체 추적 등 다양한 비디오 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터 비전과 영상 처리 애플리케이션을 개발하고 효과적으로 비디오 데이터를 다룰 수 있습니다.

7. opencv_objectect

opencv_objectect는 OpenCV 라이브러리의 객체 감지와 추적을 위한 모듈로, 객체 감지, 객체 추적, 객체 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 이 모듈은 객체 감지를 위한 사전 훈련된 딥러닝 모델과 객체 추적을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다. opencv_objectect를 사용하면 이미지나 비디오에서 특정 객체를 탐지하고, 그 위치를 추적할 수 있습니다.

OpenCV Library opencv_objectect 모듈은 객체 감지, 객체 추적, 객체 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 활용하여 객체 감지와 추적을 위한 애플리케이션을 개발하고 객체 관련 작업을 자동화할 수 있습니다.

8. opencv_calib3d

opencv_calib3d는 OpenCV 라이브러리의 카메라 캘리브레이션과 3D 재구성을 위한 모듈입니다. 이 모듈은 카메라의 내부 및 외부 매개변수를 추정하고, 카메라 간의 상대적인 포즈를 계산하는 데 사용됩니다. 또한, 이미지와 3D 공간 간의 변환 및 재구성 작업을 수행할 수 있습니다.

opencv_calib3d 모듈을 사용하면 카메라 캘리브레이션과 3D 재구성과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 활용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 카메라의 왜곡 보정, 객체의 포즈 추정, 3D 모델링 등을 수행할 수 있습니다.

9. opencv_flann

opencv_flann은 OpenCV 라이브러리의 빠른 최근접 이웃 검색을 위한 모듈입니다. FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)은 대규모 데이터셋에서 가장 가까운 이웃을 효율적으로 찾는 방법을 제공합니다. opencv_flann은 이러한 FLANN 알고리즘을 OpenCV에서 사용할 수 있도록 인터페이스를 제공합니다.

10. opencv_stitching

opencv_stitching은 OpenCV 라이브러리의 이미지 스티칭(이미지 병합)을 위한 모듈입니다. 이 모듈은 여러 장의 이미지를 조합하여 큰 영상을 생성하는 기능을 제공합니다. 스티칭은 여러 장의 이미지를 겹쳐서 하나의 큰 이미지로 만드는 작업으로, 파노라마 이미지 생성이나 외부 환경의 360도 이미지 생성 등에 사용됩니다.

opencv_stitching 모듈을 사용하면 여러 장의 이미지를 하나로 병합하여 파노라마 이미지를 생성할 수 있습니다. 이를 활용하여 파노라마 사진, 360도 이미지, 환경 맵핑 등에 활용할 수 있습니다.

11. opencv_gpu

OpenCV Library 내의 opencv_gpu는 OpenCV 라이브러리의 GPU 가속 기능을 제공하는 모듈입니다. 이 모듈은 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업을 가속화할 수 있습니다. GPU를 활용하여 병렬 계산을 수행함으로써 성능을 향상시키고, 대용량 데이터 처리나 실시간 응용 프로그램에서 더 빠른 처리 속도를 제공합니다.

opencv_gpu 모듈을 사용하면 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 GPU 가속화하여 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있습니다. 하지만 주의할 점은 GPU 가속화는 NVIDIA GPU를 사용하는 시스템에서만 가능하며, OpenCV를 설치할 때 GPU 지원을 활성화해야 한다는 점입니다. 또한, 모든 함수와 알고리즘이 GPU 가속화를 지원하는 것은 아니므로, 사용 가능한 함수 및 알고리즘을 확인하는 것이 중요합니다.

12. opencv_nonfree

opencv_nonfree는 OpenCV의 추가 모듈 중 하나로, 비상업용 목적에서만 사용할 수 있는 비제한(non-free) 알고리즘과 기능을 포함하고 있습니다. 이 모듈은 특히 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 유용한 알고리즘과 디스크립터를 제공합니다. 하지만 중요한 점은 opencv_nonfree 모듈은 비제한(non-free) 알고리즘을 포함하므로, 상용 목적으로 사용하기 위해서는 해당 알고리즘의 라이선스를 확인하고 필요한 라이선스를 구매하거나 이용할 수 있어야 합니다.

opencv_nonfree 모듈은 상업적 목적이 아닌 개인 및 학술 연구용으로 사용될 수 있는 비제한(non-free) 알고리즘을 제공합니다. 따라서, 해당 알고리즘을 상업적 목적으로 사용하기 위해서는 해당 알고리즘의 라이선스를 확인하고 필요한 조치를 취해야 합니다.

13. opencv_photo

opencv_photo는 OpenCV Library 이미지 보정 및 잡음 제거를 위한 모듈입니다. 이 모듈은 이미지 품질 향상, 색상 보정, 노이즈 제거 등 다양한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

opencv_photo 모듈은 이미지 보정, 색상 보정, 노이즈 제거, HDR 처리 및 신호 처리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 활용하여 이미지의 품질을 향상시키거나 특정한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

14. opencv_contrib

opencv_contrib는 OpenCV Library 중 공식적인 확장(Extension) 모듈입니다. 이 모듈은 기본 OpenCV 라이브러리 외에도 다양한 추가 기능과 알고리즘을 제공합니다. opencv_contrib에 포함된 기능은 OpenCV의 주요 기능을 보완하거나 확장하여 더 다양한 응용 프로그램과 연구에 활용할 수 있습니다.

opencv_contrib은 OpenCV의 기능을 확장하여 더 다양한 응용 프로그램과 연구에 활용할 수 있도록 합니다. 모듈의 구성은 OpenCV 개발자 커뮤니티의 기여에 따라 지속적으로 업데이트되며, 새로운 기능과 알고리즘이 추가될 수 있습니다. 사용할 때에는 해당 모듈의 문서와 예제 코드를 참조하여 적절하게 활용할 수 있습니다.

15. opencv_legacy

opencv_legacy는 OpenCV Library 중 과거 버전 호환성을 유지하기 위한 모듈입니다. 이 모듈은 이전 버전의 OpenCV 코드와 함수를 포함하고 있어, 오래된 코드를 업그레이드하지 않고도 기존 코드를 사용할 수 있도록 지원합니다. opencv_legacy는 주로 호환성 유지를 위해 사용되며, 새로운 프로젝트에서는 권장되지 않습니다.

opencv_legacy 모듈은 이전 버전의 코드를 현재 버전의 OpenCV와 호환되도록 유지하기 위한 용도로 사용됩니다. 새로운 프로젝트에서는 최신 버전의 OpenCV 기능과 클래스를 사용하는 것이 좋으며, opencv_legacy 모듈은 기존 코드를 업그레이드하지 않고도 호환성을 유지해야 할 때에만 사용하는 것이 좋습니다.