[Capstone Design]2. OpenCV-Python, Numpy

영상처리를 해보셨거나 알고 계시는 분들은 아마 'OpenCV'라는 말을 들어보셨을 겁니다. 이외에도 영상처리를 하는데 사용 가능한 라이브러리들이 많이 있다고 알고 있지만 저는 이번 프로젝트를 진행하면서 OpenCV를 사용했기 때문에 일단은 OpenCV에 대한 얘기를 해보도록 하겠습니다.

 

OpenCV란?

위키백과에 따르면 OpenCV란 Open Source Computer Vision Library로 '실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리'입니다. 원래는 인텔의 주도 하에 C언어로 개발이 되었지만 현재는 C++, Python, Matlab 등 여러 언어를 지원하기 때문에 접근이 상당히 쉬운 편입니다.

 

이제 OpenCV를 사용하기 위해서는 설치를 해주어야 합니다. Python에서 이전에 라이브러리를 설치했던 경험이 있으신 분들은 아시겠지만 보통 pip install 해당 라이브러리 이름 이런식으로 터미널에 입력하면 된다는 사실을 알고 계실 겁니다. 하지만 OpenCV의 경우 pip install opencv라고 적었을 때 안되는 것을 확인하실 수 있을 텐데요. Python에서 OpenCV를 설치하려고 하실 때는 pip install opencv-python 이라고 입력하시면 문제없이 설치가 될 겁니다. 어차피 Numpy도 사용할 것이므로 하는 김에 pip install numpy 까지 해줍시다.

 

pip install opencv-python
pip install numpy

 

 

vscode를 사용하시는 분이라면 사진처럼 cv2와 numpy 밑에 물결 표시 없이 깔끔하게 나온다면 잘 설치된 것입니다(Python Extension은 미리 깔아놓았다는 전제 하에). vscode나 pycharm이 아닌 기본 python ide를 사용하신다면 shell창에 import cv2, import numpy를 입력했을 때 아무 에러가 뜨지 않으면 잘 설치된 겁니다.

 

기본적인 준비는 끝이 났으니 다음 포스팅부터는 차선인식을 하기 위한 사전 지식들에 대해 진행하겠습니다.