우리는 주변 세계를 대부분 시각적으로 인식합니다. 인간은 이미지를 보는 것만으로도 물체를 식별하고 거리를 인식하고 질감을 추측할 수 있습니다.
그러나 보기가 얼마나 일반적이고 쉬운지에도 불구하고 컴퓨터가 그것을 수행하도록 프로그래밍하려고 할 때 그것은 다소 애매합니다. 그러나 컴퓨터가 겉보기에 벅차게 보이는 이 이미지 처리 작업을 수행하는 데 도움이 되도록 수년에 걸쳐 개발된 알고리즘이 있습니다. 티
이러한 알고리즘은 코드로 구현되었으며 이 기사에서 다룰 소프트웨어 라이브러리로 배포되었습니다.
목차
이미지 처리란 무엇입니까?
이미지 처리는 컴퓨터 비전의 일부입니다. 여기에는 기계 학습 및 광범위하게는 인공 지능에서 이미지를 사용할 준비를 위해 이미지에서 수행되는 작업이 포함됩니다.
이미지에서 개체를 감지하고 식별하는 데 유용합니다. 이것은 자율주행차와 로봇을 만들고 이미지를 분류하여 증오성 콘텐츠와 같은 것을 식별하는 데 적용할 수 있습니다.
이미지 처리의 응용
이미지 처리는 여러 분야에서 사용됩니다. 가장 일반적이고 유용한 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
- AI가 스캔에서 환자를 진단할 수 있는 의료 영상 및 진단
- 생체 인식 보안 시스템을 구현하고 감시 시스템을 구축할 때의 보안.
- 환경을 볼 수 있는 로봇을 만들 때 로봇 공학. 여기에는 자율주행차가 포함됩니다.
- 예를 들어 필터와 같은 증강 현실. 이미지 처리는 객체를 식별하고 필터를 적용하는 데 사용됩니다.
- 번호판을 읽는 교통 분석. 이것은 법 집행 기관에서 빨간 신호등이나 과속단속에 정차하지 않는 운전자를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
이미지 처리에는 다양한 알고리즘이 사용됩니다. 여기에는 형태학적 확장 및 침식, 가우시안, 푸리에 변환, 에지 감지 및 웨이블릿 이미지 처리가 포함됩니다.
소프트웨어 라이브러리가 없으면 이러한 알고리즘을 처음부터 구현해야 합니다. 고맙게도 필요한 기능을 구현하는 미리 작성된 라이브러리가 있습니다. 이것은 가장 일반적인 몇 가지 목록입니다.
OpenCV
OpenCV는 가장 널리 사용되는 이미지 처리 라이브러리 중 하나입니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 구현하고 기계 학습 및 이미지 처리를 수행하는 데 사용됩니다.
또한 무료로 사용할 수 있으며 오픈 소스입니다. 또한 OpenCV는 다양한 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있으므로 다재다능합니다. 여기에는 Python, C++ 및 Java가 포함됩니다.
라이브러리는 이미지 처리에 필요한 많은 기능과 알고리즘을 구현합니다. 여기에는 가장자리 감지, 특징 추출, 변환, 회전, 크기 조정 및 향상이 포함됩니다.
Scikit 이미지
Scikit-image는 이미지 처리를 수행하는 사용자 친화적이고 효율적인 방법을 제공합니다. 이미지 입력/출력, 변환, 필터링, 세분화, 특징 추출, 이미지 복원 및 기하학적 변환을 가능하게 합니다.
이 라이브러리는 다른 과학 컴퓨팅 라이브러리와 통합되어 사용자가 크기 조정과 같은 기본 작업에서 개체 인식 또는 이미지 복원과 같은 고급 작업에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 위해 이미지를 쉽게 조작하고 향상시킬 수 있습니다.
심플ITK
SimpleITK는 ITK의 단순화된 버전입니다. ITK(Insight Toolkit)는 이미지 분석을 위한 크로스 플랫폼 및 오픈 소스 라이브러리입니다. SimpleITK는 20개 이상의 이미지 파일 형식에서 이미지 읽기 및 쓰기를 지원합니다.
Python 외에도 R, Java, Ruy, Lua, C++ 및 C#과 같은 다른 프로그래밍 언어와 함께 작동합니다. 이미지 작업에 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
SimpleITK는 2D, 3D, 4D 및 5D 이미지 작업을 지원하므로 강력합니다. 또한 병렬 처리를 지원하여 작업 속도를 높입니다.
사이파이
SciPy는 인기 있는 수치 분석 라이브러리인 NumPy의 사촌입니다. SciPy는 과학 컴퓨팅에 사용되는 반면 NumPy는 수치 계산에 사용됩니다. SciPy는 내부적으로 NumPy를 사용하기 때문에 매우 빠르고 효율적입니다.
다차원 이미지 작업도 지원합니다. 라이브러리는 필터링, 형태, 개체 측정 및 B-스플라인 보간을 수행하는 기능을 구현합니다.
베개
Pillow는 Python Imaging Library(PIL)의 연속입니다. PIL은 Python에서 이미지 작업을 위한 라이브러리였습니다. 그러나 Python2에서만 작동했으며 2011년에 중단되었습니다.
베개는 프로젝트의 포크입니다. 다양한 파일 형식에서 자체 내부 표현으로 이미지 읽기를 지원합니다. Pillow의 내부 표현은 이미지를 효율적으로 조작하고 상당히 강력한 이미지 처리 기능을 제공합니다. 또한 데이터에 대한 빠른 액세스와 회전 및 크기 조정과 같은 작업 수행을 지원합니다.
pgmagick
pgmagick은 Hideo Huttori가 작성한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 이미지를 읽고 쓰고 조작하는 데 사용되는 도구 및 라이브러리 모음인 GrphicsMagick의 래퍼 역할을 합니다.
라이브러리는 88개 이상의 서로 다른 이미지 형식을 지원하며 이미지 크기 가져오기, 이미지 선명도 또는 흐림, 가장자리 감지, 소용돌이, 솔라라이즈, 이미지 비교 및 디스크에 쓰기와 같은 여러 기능을 수행할 수 있습니다.
pgmagick은 gif를 만들고 텍스트를 그리고 다른 파일 형식의 이미지를 변환하는 데 사용할 수 있습니다.
마지막 말
이 목록이 완전하지는 않지만 위에 나열된 라이브러리는 이미지 처리에서 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 일부입니다. 많은 사람들과 조직에서 개체 감지, 분할 및 분석이 가능한 시스템을 구현하는 데 사용되었습니다.
이것은 인공 지능 및 로봇 공학 분야에서 매우 유용했습니다. 라이브러리 대신 이미지 분석을 위해 API를 사용할 수 있습니다.