인간은 세상의 대부분을 시각을 통해 인지합니다. 우리는 단순히 이미지를 바라보는 것만으로도 사물을 구별하고, 거리를 가늠하며, 질감을 유추할 수 있습니다.
그러나 시각적 인식이 우리에게는 매우 자연스럽고 쉬운 일임에도 불구하고, 컴퓨터에게 이 과정을 수행하도록 프로그래밍하는 것은 매우 복잡한 문제입니다. 그럼에도 불구하고, 컴퓨터가 이러한 이미지 처리 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 수년간 다양한 알고리즘이 개발되어 왔습니다.
이러한 알고리즘들은 코드로 구현되었으며, 본 글에서 살펴볼 소프트웨어 라이브러리 형태로 배포되고 있습니다.
이미지 처리란 무엇인가?
이미지 처리 기술은 컴퓨터 비전 분야의 핵심적인 부분입니다. 이는 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 추출하거나, 기계 학습 및 인공 지능 시스템에서 사용할 수 있도록 이미지를 준비하는 다양한 과정을 포괄합니다.
이미지 처리 기술은 이미지 내의 객체를 인식하고 분류하는 데 매우 효과적입니다. 이러한 능력은 자율 주행 자동차나 로봇 개발뿐만 아니라, 이미지 분류를 통해 증오성 콘텐츠와 같은 문제를 식별하는 데에도 광범위하게 활용될 수 있습니다.
이미지 처리의 활용 사례
이미지 처리 기술은 여러 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있으며, 그중 가장 대표적인 사례는 다음과 같습니다.
- 의료 영상 및 진단: 인공지능이 스캔 이미지를 분석하여 환자를 진단하는 데 도움을 줍니다.
- 보안 시스템: 생체 인식 보안 시스템 및 감시 시스템 구축에 활용됩니다.
- 로봇 공학: 로봇이 주변 환경을 인식하고 상호작용하는 데 필요한 시각 정보를 제공합니다. 이는 자율 주행 자동차 개발에도 필수적입니다.
- 증강 현실: 필터 적용과 같이 실시간으로 이미지를 처리하여 증강 현실 경험을 제공합니다.
- 교통 분석: 차량 번호판을 식별하여 교통 흐름을 분석하고 법규 위반 차량을 적발하는 데 사용됩니다.
이미지 처리에는 다양한 알고리즘이 사용됩니다. 형태학적 확장 및 침식, 가우시안 블러, 푸리에 변환, 에지 검출, 웨이블릿 변환 등이 대표적입니다.
이러한 알고리즘들을 처음부터 직접 구현하는 것은 매우 번거로운 일입니다. 다행히도, 필요한 기능을 미리 구현해 놓은 다양한 소프트웨어 라이브러리들이 존재합니다. 아래에서 가장 널리 사용되는 몇 가지 라이브러리를 소개합니다.
OpenCV
OpenCV는 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 구현하고, 기계 학습 및 이미지 처리 작업을 수행하는 데 활용됩니다.
OpenCV는 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 라이브러리이며, Python, C++, Java를 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하여 폭넓은 활용성을 자랑합니다.
OpenCV 라이브러리는 에지 검출, 특징 추출, 변환, 회전, 크기 조정 및 이미지 개선 등 이미지 처리에 필요한 광범위한 기능과 알고리즘을 제공합니다.
Scikit-image
Scikit-image는 사용자 친화적이고 효율적인 이미지 처리 환경을 제공합니다. 이미지 입출력, 변환, 필터링, 세분화, 특징 추출, 이미지 복원 및 기하학적 변환 등 다양한 기능을 지원합니다.
이 라이브러리는 다른 과학 컴퓨팅 라이브러리와 쉽게 통합될 수 있어, 사용자는 기본적인 크기 조정 작업부터 객체 인식이나 이미지 복원과 같은 고급 작업까지 다양한 응용 분야에 맞게 이미지를 조작하고 개선할 수 있습니다.
SimpleITK
SimpleITK는 ITK (Insight Toolkit) 라이브러리를 단순화한 버전입니다. ITK는 이미지 분석을 위한 크로스 플랫폼 오픈 소스 라이브러리입니다. SimpleITK는 20개 이상의 다양한 이미지 파일 형식으로 이미지를 읽고 쓸 수 있도록 지원합니다.
SimpleITK는 Python뿐만 아니라 R, Java, Ruy, Lua, C++ 및 C#과 같은 다양한 프로그래밍 언어에서 활용 가능하며, 이미지 처리에 필요한 다양한 기능들을 제공합니다.
SimpleITK는 2D, 3D, 4D, 5D 이미지를 모두 지원하며 병렬 처리 기능을 통해 이미지 처리 속도를 향상시킵니다.
SciPy
SciPy는 수치 분석 라이브러리인 NumPy와 밀접한 관계를 맺고 있는 라이브러리입니다. SciPy는 과학적 컴퓨팅에 활용되는 반면, NumPy는 수치 계산에 특화되어 있습니다. SciPy는 내부적으로 NumPy를 활용하기 때문에 매우 빠른 처리 속도와 효율성을 자랑합니다.
SciPy는 다차원 이미지 처리도 지원하며, 필터링, 형태학적 연산, 객체 측정, B-스플라인 보간 등의 기능을 제공합니다.
Pillow
Pillow는 Python Imaging Library (PIL) 프로젝트의 후속 프로젝트입니다. PIL은 과거 Python에서 이미지 처리에 널리 사용되었지만, Python 2 버전에서만 작동하고 2011년에 개발이 중단되었습니다.
Pillow는 PIL 프로젝트의 포크 버전으로, 다양한 파일 형식의 이미지를 자체 내부 표현 방식으로 읽어들일 수 있도록 지원합니다. Pillow의 내부 표현 방식은 이미지를 효율적으로 조작하고 강력한 이미지 처리 기능을 제공하며, 데이터에 대한 빠른 접근과 회전 및 크기 조정과 같은 작업 수행을 지원합니다.
pgmagick
pgmagick은 Hideo Hattori가 개발한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 이미지를 읽고, 쓰고, 조작하는 데 사용되는 도구 및 라이브러리 모음인 GraphicsMagick의 래퍼 역할을 합니다.
pgmagick은 88개 이상의 다양한 이미지 형식을 지원하며, 이미지 크기 가져오기, 선명도 및 흐림 조절, 에지 검출, 소용돌이 효과, 솔라라이즈, 이미지 비교, 디스크 쓰기 등 다양한 기능을 제공합니다.
pgmagick은 GIF 애니메이션 생성, 텍스트 삽입, 다양한 파일 형식 간의 이미지 변환 등에도 활용될 수 있습니다.
마무리
위에 제시된 라이브러리 목록이 완벽한 것은 아니지만, 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 일부를 포함하고 있습니다. 이 라이브러리들은 많은 연구자와 기업에서 객체 감지, 분할, 분석이 가능한 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
이러한 기술은 인공지능과 로봇 공학 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 소프트웨어 라이브러리뿐만 아니라 이미지 분석을 위한 API 서비스도 활용할 수 있습니다.