OpenCV 살짝..

Computer Vision 및 기계 학습과 관련된 다양한 알고리즘을 지원하는 오픈 소스 라이브러리.  

2000년 출시. (1999년 Gary Bradsky, Intel + Vadim Pisarevsky + Willow Garage 지원)

 

https://docs.opencv.org/4.x/d0/de3/tutorial_py_intro.html 

OpenCV: Introduction to OpenCV-Python Tutorials

 

 

◆ 일반적인 컴퓨터 비전 문제 해결 과정과 관련 OpenCV 모듈 

영상 입출력 → 전처리 → 특징 추출 → 객체 검출, 영상 분할 → 분석: 객체 인식, 포즈 추정, 움직임 분석, 3D재구성 → 화면 출력, 최종 판단 

 

 

OpenCV 설치

Header, LIB, DLL 파일을 컴퓨터에 생성해야 함. 

 

설치 방법은 두 가지로

웹사이트에서 설치 파일을 내려받아 실행하여 설치하거나, 

소스코드를 내려받은 후 직접 빌드할 수 있는데

 

첫 번째 방법은 간단하지만 OpenCV 추가 모듈 사용이 불가능하고 Windows 64비트 운영체제만 지원함 

두 번째 방법은 복잡하고 시간이 오래 걸리지만, OpenCV 추가 모듈 사용 및 자기 시스템에 최적화된 DLL, LIB 파일 생성 가능함 

 

 

환경설정 

Anaconda Prompt에서 pip install opencv-python

import cv2
cv2.__version__

'4.5.5' 등.. 버전 확인 가능함 

 

 

이미지 출력 

import cv2
img = cv2.imread('img.jpg') # 해당 경로의 파일 읽어오기
cv2.imshow('image', img) # image라는 이름의 창에 img 표시 
cv2.waitKey(3000) # 일정 시간 동안 대기 : 3초
cv2.destroyAllWindows() # 창 다 닫기

키값 출력됨 

 

 

읽기 옵션 

cv2.IMREAD_GRAYSCALE
cv2.IMREAD_COLOR
cv2.IMREAD_UNCHANGED # 투명 포함

import cv2
img_gray = cv2.imread('img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image_gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

Shape

이미지의 height, width, channel 정보 

import cv2
img = cv2.imread('img.jpg')
img.shape

(500, 600, 3) # height, width, channel 

 

 

 

OpenCV 관련 따로 글을 쓰고 싶은 것이 있지 않은 한

적어두고 싶은 것은 여기에 기록하기~ 

 

 

 

 

 

Using Machine Learning With OpenCV To Improve Supply Chain Efficiency

https://medium.com/@varun.tyagi83/using-machine-learning-opencv-to-improve-supply-chain-efficiency-aaf870693f76

Using Machine Learning With OpenCV To Improve Supply Chain Efficiency

아무래도 그렇겠죠..