OpenCV 머신 러닝: 컴퓨터 비전에서의 인공지능

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 라이브러리로, 머신 러닝 기술 또한 포함하고 있다. 이 글에서는 OpenCV에서 머신 러닝을 사용하는 방법과 인공지능을 적용하는 예제를 소개하겠다.

OpenCV에서의 머신 러닝

OpenCV에서 지원하는 머신 러닝 알고리즘에는 k-NN, SVM, Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting 등이 있다. 이러한 알고리즘은 OpenCV의 ml 모듈에서 사용할 수 있다.

머신 러닝 알고리즘을 사용하기 전에는 훈련 데이터와 테스트 데이터를 미리 추출해야 한다. 예를 들어, 이미지에서 물체를 인식하는 머신 러닝 모델을 만들고자 한다면, 이미지 데이터와 해당 물체가 있는 위치 정보를 훈련 데이터로 사용해야 한다.

OpenCV에서의 인공지능 적용 예제

이제 OpenCV에서 지원하는 인공지능을 적용한 예제를 살펴보자.

1. 이미지 분류

이미지를 분류하는 것은 OpenCV에서 머신 러닝을 사용하는 대표적인 분야이다. 예를 들어, 개와 고양이를 분류하는 모델을 만들고자 하면, 개와 고양이 이미지 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 학습시킨다. 그리고 새로운 이미지가 입력되면, 모델은 해당 이미지가 개인지 고양이인지를 분류하여 출력한다.

“`python
import cv2
import numpy as np

학습된 모델 불러오기

model = cv2.ml.SVM_load(“svm_model.xml”)

분류할 이미지 불러오기

img = cv2.imread(“cat.jpg”)

이미지 전처리

img = cv2.resize(img, (64, 64))
img = np.float32(img).reshape(1, -1)

이미지 분류

result = int(model.predict(img)[1])
if result == 1:
print(“고양이”)
else:
print(“개”)
“`

2. 얼굴 인식

OpenCV는 얼굴 인식을 위한 라이브러리를 제공한다. 이 라이브러리를 사용하면, 얼굴을 인식하여 해당 부위를 강조할 수 있다.

“`python
import cv2

분류 모델 불러오기

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(“haarcascade_frontalface_default.xml”)

카메라로부터 영상 가져오기

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
# 영상에서 얼굴 인식
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 인식된 얼굴에 사각형 그리기
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 화면에 출력
cv2.imshow("frame", frame)

# q를 누르면 종료
if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
    break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
“`

마무리

이번 글에서는 OpenCV에서 머신 러닝을 사용하는 방법과 인공지능을 적용하는 예제를 살펴보았다. OpenCV는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 유용한 라이브러리이며, 머신 러닝 및 인공지능 분야에서도 활용할 수 있다. 또한, 이러한 기술들을 응용하여 다양한 문제를 해결할 수 있다.