IT 썸네일형 리스트형 OpenCV로 간단한 얼굴 모자이크 앱 만들기 이번 글에서는 OpenCV로 간단한 얼굴 모자이크 앱을 만드는 방법을 알려드릴게요. 이 프로젝트는 얼굴을 자동으로 인식하고 해당 영역에 블러(모자이크)를 씌우는 방식이에요.실시간 웹캠 영상에도 적용할 수 있고,이미지 파일에도 손쉽게 사용할 수 있어서 실용성이 높아요.얼굴 모자이크 앱의 기본 개념 이해하기얼굴 모자이크 앱은 크게 두 단계로 구성돼요.먼저 얼굴을 검출하고, 그다음 검출된 얼굴 영역에 블록이나 픽셀화를 적용해 가리는 방식이에요.얼굴 검출은 보통 Haar Cascade를 사용하며,모자이크 처리는 cv2.blur() 또는 cv2.resize()로 구현할 수 있어요.이 기능은 사진 속 개인정보 보호나 영상 클립 편집 등에 자주 사용돼요.특히 OpenCV의 성능 덕분에 실시간 처리도 충분히 가능해요... 더보기 OpenCV 실전 프로젝트 예시 모음 이번 글에서는 여러분들이 쉽게 접할 수 있는 OpenCV 실전 프로젝트 예시 모음을 작성해 보겠습니다. 얼굴 검출 기반 출입 통제 시스템OpenCV의 Haar Cascade나 DNN을 이용해 실시간 얼굴을 검출하고,등록된 얼굴과 비교해 출입 여부를 판단하는 시스템이에요.주로 사무실, 연구실, 기숙사 출입 통제 시스템 등에서 활용돼요.얼굴 인식 외에도 출입 로그를 CSV나 DB로 저장하면 유용하게 확장할 수 있어요.얼굴 인식은 cv::CascadeClassifier 또는 cv::dnn::Net으로 구현할 수 있어요. face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") frame = cv2.imread("face.jpg") .. 더보기 OpenCV로 영상 내 움직임 감지하기 움직임 감지는 보안, 스마트 홈, 사람 추적, 교통 분석 등에서 널리 쓰이는 핵심 기능 중 하나예요. 영상 내에서 배경과 다른 움직이는 객체를 감지하려면 프레임 간 차이, 배경 제거, 이진화 및 윤곽선 추출과 같은 기법을 프레임 단위로 적용해야 합니다.움직임 감지의 기본 개념움직임 감지는 영상에서 정적인 배경과 달리 변화가 생기는 부분을 감지하는 방식이에요.보통은 연속된 두 프레임 간의 차이를 계산하거나,배경 모델링(Background Subtraction) 기법을 활용해서 움직이는 객체만 추출하죠. 이 차이를 시각화하면 움직이는 영역만 하얗게 보이고, 정적인 배경은 어둡게 유지돼요.이를 바탕으로 특정 영역에 누가 들어왔는지, 얼마나 움직였는지를 분석할 수 있어요.OpenCV는 이런 작업을 위한 다양한.. 더보기 OpenCV와 Python의 차이점 및 장단점 비교 이번 글에서는 OpenCV와 Python의 차이점 및 장단점 비교에 대해 설명할게요. 엄밀히 말하면 OpenCV는 C++ 기반의 이미지 처리 라이브러리고, Python은 그 라이브러리를 사용하는 언어 인터페이스 중 하나예요. 그래서 이 글에서는 C++로 OpenCV를 사용할 때와 Python으로 사용할 때의 환경, 속도, 확장성, 코드 가독성 같은 요소를 중심으로 비교하겠습니다.개발 환경과 접근성Python은 설치도 쉽고, 코드도 간결해서초보자도 금방 OpenCV를 시작할 수 있어요.pip install opencv-python만 해주면 바로 쓸 수 있고,Jupyter Notebook처럼 실험적인 코딩 환경도 많죠.반면 C++은 Visual Studio, CMake 설정, 라이브러리 링크 등 복잡한 초기.. 더보기 OpenCV 디버깅 방법과 흔한 오류 해결법 OpenCV는 이미지나 영상 데이터를 다루기 때문에, 디버깅할 때는 시각적으로 확인하는 습관이 정말 중요해요. 프로그램이 뻗거나 예기치 못한 결과가 나올 때, 원인을 빠르게 찾고 해결하는 팁들을 정리했어요.디버깅의 시작: 이미지가 제대로 불러와졌는지 확인하기가장 흔한 실수는 cv::imread()로 이미지를 불러올 때 경로나 파일이 잘못된 경우예요.이때는 cv::Mat.empty()로 이미지가 제대로 로드됐는지 꼭 확인해봐야 해요.파일 경로는 상대경로보다 절대경로를 사용하면 오류를 줄일 수 있어요. cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg"); if (img.empty()) { std::cerr return -1; }이렇게 이미지 로딩에 실패했을 때 바로 알려주는 .. 더보기 OpenCV 환경설정 팁 - 다양한 IDE 환경에서 OpenCV는 다양한 개발 환경에서 사용할 수 있지만, 각 IDE마다 설정 방법이 다소 다르기 때문에 초반에 조금 헷갈릴 수 있어요. Visual Studio, CLion, VS Code, Qt Creator 등 대표적인 IDE별로 환경을 잡는 팁을 정리하겠습니다.Visual Studio에서 OpenCV 설정하기Windows 환경에서 가장 많이 쓰이는 IDE가 바로 Visual Studio죠.OpenCV를 Visual Studio에서 쓰려면 먼저 OpenCV 공식 사이트에서Windows용 pre-built binary를 설치해줘야 해요.그 후, 프로젝트 속성에서 다음과 같이 설정해줘야 해요:C/C++ > General > Additional Include Directories: opencv\build\i.. 더보기 OpenCV로 이미지 분류 모델의 결과를 시각화하는 방법 이미지 분류 모델은 입력된 이미지가 어떤 클래스에 속하는지를 예측해주는데, 이 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 텍스트와 그래픽 요소로 시각화해주는 게 중요해요. OpenCV의 기본적인 이미지 처리 기능과 함께, 분류 확률 등을 화면에 함께 표현하면 훨씬 보기 쉬운 결과를 만들 수 있어요.이미지 분류 모델의 결과를 왜 시각화하나요?이미지 분류 모델은 보통 가장 가능성 높은 클래스의 인덱스와 확률(score)을 반환해요.이 결과를 단순한 숫자로만 보는 것보다,입력 이미지 위에 클래스 이름과 확률을 함께 표시하면 훨씬 직관적으로 이해할 수 있어요.예를 들어 고양이 사진을 분류했을 때 “Cat (92%)” 같은 결과를 화면에 바로 띄워주는 방식이에요.특히 분류 결과를 영상 스트림에 적용할 때는 실시간으로 어.. 더보기 OpenCV + TensorFlow 모델 연동 튜토리얼 OpenCV의 dnn 모듈은 TensorFlow에서 학습한 모델을 직접 불러와서 사용할 수 있도록 도와줘요. 복잡한 환경 설정 없이 .pb 또는 .pbtxt 파일을 준비하고, 이미지나 영상에서 바로 추론 결과를 볼 수 있는 구조예요.TensorFlow 모델을 OpenCV에서 사용할 수 있나요?네, 가능해요! OpenCV의 DNN 모듈은 TensorFlow의 그래프 모델(.pb)과 구조 정의 파일(.pbtxt)를 함께 사용해서 모델을 불러올 수 있어요.일반적으로 TensorFlow 1.x에서 저장된 모델들이 호환이 잘 돼요.TensorFlow 2.x에서 SavedModel 포맷을 사용 중이라면, 이를 .pb 형태로 변환해주는 과정이 필요해요.사전 학습된 모델 중에는 객체 감지, 이미지 분류, 얼굴 인식 등.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
