1. 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
ㅇ 디지털 이미지나 비디오로부터, 고차원적인 정보를 추출하여,
- 컴퓨터가 시각적 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 만드는,
- 인공지능(AI)의 핵심 분야
ㅇ 모방화 : 인간의 시각 인지 과정을 디지털 환경에서 재현하는 것
ㅇ 지능화 : 단순히 이미지를 처리,저장하는 것을 넘어,
- [입력(영상)] → [분석/학습] → [이해/판단] → [대응/행동]의 과정을 거침
2. 컴퓨터 비전의 주요 기술 목표
ㅇ 영상 분류 (Classification)
- 영상 속의 대상이 무엇인지 식별 (例: "고양이인가, 강아지인가?")
ㅇ 객체 검출 (Object Detection)
- 영상 내 대상의 위치(Bounding Box)를 찾고 식별 (例: 자율주행차의 보행자 위치 파악)
ㅇ 영상 분할 (Segmentation)
- 화소 단위로 대상을 정밀하게 구분 (例: 자율주행에서 도로와 인도를 픽셀 단위로 분리)
ㅇ 추적 (Tracking)
- 시간의 흐름에 따라 이동하는 대상의 경로 파악
ㅇ 3D 재구성 (3D Reconstruction)
- 2D 평면 영상에서 깊이 정보(Depth)를 추출하여 3차원 공간 복원
3. 컴퓨터 비전의 핵심 도구 : OpenCV (Open Source Computer Vision Library)
※ (컴퓨터 비전 분야에서, 표준처럼 사용되는 강력한 오픈소스 라이브러리)
ㅇ 주요 기능
- 기본 영상 처리 : 이미지 필터링(블러,샤프닝), 색상 공간 변환, 기하학적 변환(회전,확대/축소)
- 컴퓨터 비전 알고리즘 : 특징점 검출(SIFT,ORB), 객체 추적, 광학 흐름(Optical Flow)
- 머신러닝 연동 : 딥러닝 프레임워크(TensorFlow,PyTorch,Caffe)와 결합하여,
. 고도의 추론 모델을 실행
4. 컴퓨터 비전의 응용 분야
ㅇ 자율 주행 : 차선 감지, 표지판 인식, 장애물 거리 측정 등
ㅇ 의료 영상 : X-ray/MRI 판독 지원, 질병 조기 진단 등
ㅇ 보안/감시 : 얼굴 인식, 침입자 감지, 군중 행동 분석 등
ㅇ 제조업 : 불량품 검출(Vision Inspection), 로봇 팔 제어 등
ㅇ 증강 현실 : 공간 인식 기반 가상 객체 배치, 동작 인식(Pose Estimation) 등