Pillow, Scikit-image, OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리를 활용해 파이썬으로 컴퓨터 비전을 다루는 방법을 소개한다. 컴퓨터 비전이 어떻게 활용될 수 있는지 쉬운 주제부터 복잡한 것까지 단계적으로 보여준다. 관심 있는 분야에 컴퓨터 비전을 적용하는데 많은 도움이 될 것이다.
Pillow, scikit-image, OpenCV 등의 오픈소스 라이브러리 사용, 에지 검출, 색상 처리, 이미지 특징 추출과 같은 프로그램 작성, LBP와 ORB 등의 특징 검출 알고리즘 구현, 외부 카메라나 비디오 파일을 이용한 물체 추적, 머신 러닝을 이용한 글자 인식, 합성곱 신경망을 이용한 이미지 패턴 학습 방법, 클라우드 인프라를 통한 컴퓨터 비전 서비스 제공 등에 대한 내용이 담겨있다.
사우랍 카푸 (지은이)의 말
컴퓨터 비전은 지난 몇 년 동안 상당한 진보를 이뤄냈다. 이러한 발전은 컴퓨터 과학뿐만 아니라 의학, 우주 탐사, 국방과 같은 다른 분야에도 큰 영향을 미쳤다. 연구자들은 컴퓨터 비전 기술을 이용해 이미지를 분석함으로써 미생물부터 수광년 떨어진 천체 입자에 이르기까지 다양한 분야에서 진전을 이룰 수 있었다. 컴퓨터 비전은 현재 많은 분야에서 유용한 연구 개발 도구로 사용되고 있다.
앞으로 컴퓨터 비전의 영향력은 더 커질 것이다. 가장 최근의 응용 사례는 무인 자동차다. 이런 혁명의 일부가 되려면 무엇보다 컴퓨터 비전 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있는 것이 중요하다. 이 책은 파이썬에서 사용할 수 있는 세 가지 컴퓨터 비전 라이브러리(Pillow, scikit-image, OpenCV)를 소개한다. 예제와 코드를 통해 기본적인 이미지 처리, 모폴로지 연산, 복잡한 특징 검출 알고리즘에 관한 내용을 이해할 수 있도록 도울 것이다.
김정중 (옮긴이)의 말
최근 컴퓨터를 이용한 이미지의 인식률이 사람의 능력을 뛰어넘는다는 소식이 들려오고 있다. 이와 같은 기술 발전으로 매장에서 물건을 살 때 별도로 결제하지 않더라도 물건을 집는 장면을 인식해 자동으로 결제하는 아마존 고(Amazon Go)와 같은 서비스가 생겼고, 길/차량/사람/신호/표지판 인식 기술을 활용한 자율 주행 자동차가 등장했다. 이처럼 이미지에 포함된 정보를 추출해내는 컴퓨터 비전 기술은 여러 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, 이 활용처가 확대될 것이란 전망이 매우 우세하다.
이 책에서는 컴퓨터 비전을 쉽게 적용하기 위한 방법들을 소개한다. 이전에 컴퓨터 비전은 수학적 배경 없이 접근하기 어려웠지만, OpenCV와 같은 훌륭한 라이브러리들이 등장하면서 비전 알고리즘 내부 내용을 모두 이해하거나 직접 구현하지 않아도 컴퓨터 비전을 원하는 곳에 적용할 수 있게 됐다. 또한 이런 라이브러리와 더불어 프로그램을 쉽게 작성하게 해주는 파이썬을 사용하면, 컴퓨터 비전 활용이 더욱 더 쉽다.
나는 물체 인식과 추적에 OpenCV를 활용해왔다. 처음 OpenCV를 활용하기 시작한 2005년쯤에는 직접 구현해 사용했던 많은 알고리즘이, 현재 라이브러리에 포함돼 있다. 그리고 이 라이브러리가 파이썬을 지원함에 따라 C나 C++를 이용해 구현하는 것보다 생산성이 높아졌다. 그래서 요즘은 빠른 속도를 요하는 경우를 제외하고는 파이썬을 활용해 프로그램을 작성하고 있다. 좋은 도구의 등장은 원래 해결하고자 하는 문제에 더욱 집중해 빠르게 해결하도록 도움을 주고 있다.
이 책에서는 유용한 도구를 활용해 컴퓨터 비전이 어떻게 적용될 수 있는지, 쉬운 주제부터 복잡한 것까지 단계적으로 보여준다. 단순히 라이브러리 소개에 그치지 않고 이를 활용하고 통합해 실제 컴퓨터 비전 서비스의 구축 과정을 보여줌으로써 컴퓨터 비전이 실제로 활용되는 방법에 대한 아이디어를 얻는 데 무척 유용할 것이다. 또한 컴퓨터 비전에 대해 흥미를 느끼지만 어디서부터 시작할지 고민하는 독자에게도 도움이 될 것이다.
아무쪼록 컴퓨터 비전 기술을 활용해 자신만의 응용 예를 만들고자 하는 독자들에게 도움이 됐으면 한다.
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