영상인식이란?

• 컴퓨터 비전과 인공지능 기술을 활용하여 영상 데이터에 의미있는 정보를 추출하고 분석하는 것을 의미한다.

1. 영상획득: 이미지나 사진을 가져오기
2. 전처리: 영상을 처리하기 쉽게 라벨링하는 과정을 의미한다.
3. 특징 추출: 영상에서 의미 있는 특징을 추출하는 단계입니다. 이 단계에서는 객체, 패턴, 색상, 텍스처 등의 특징을 식별하고 추출하여 영상의 내용을 설명할 수 있는 형태로 변환합니다.
4. 영상 분석: 추출된 특징을 분석하여 영상에 포함된 객체나 패턴을 인식하고 식별하는 작업을 수행합니다. 이 단계에서는 이미지 분류, 객체 검출, 객체 추적, 행동 인식 등의 작업이 이루어집니다.
5. 결과 해석: 분석된 결과를 해석하여 의미 있는 정보를 도출하는 단계입니다. 이 단계에서는 분석된 결과를 기반으로 의사 결정이나 추론을 수행하거나 사용자에게 제공할 정보를 생성합니다.

OpenCv란?

• 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 효과적으로 하기위한 라이브러리이다.
• C++, Python, Java 및 MATLAB등등의 언어를 지원한다.

주요기능

1. 이미지 및 비디오 처리: 이미지 및 비디오 데이터를 읽고, 쓰고, 처리할 수 있는 다양한 함수 및 알고리즘을 제공합니다. 이를 통해 이미지 필터링, 변환, 임계값 처리, 객체 검출 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
2. 특징 검출 및 매칭: 영상에서 관심 있는 특징을 검출하고, 특징들 간의 매칭을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 객체 검출, 객체 추적, 이미지 정렬 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 머신 러닝 알고리즘: OpenCV는 머신 러닝 알고리즘을 포함한 라이브러리도 제공합니다. 이를 통해 이미지 분류, 객체 인식, 얼굴 인식 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
4. 카메라 캘리브레이션: 카메라의 왜곡을 보정하고, 카메라의 내부 및 외부 매개 변수를 추정할 수 있는 기능을 제공합니다.
5. 영상 기하학 변환: 영상의 크기 조정, 회전, 이동, 원근 변환 등의 기하학적 변환을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.
6. 컴퓨터 비전 애플리케이션: OpenCV는 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발할 수 있는 풍부한 기능을 제공합니다. 이를 통해 자율 주행 자동차, 보안 시스템, 의료 영상 분석, 산업 자동화 등의 다양한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.

가상환경 세팅하는법 (jupyter notebook)

• 가상 환경 설정:

  • 가상 환경을 설정하기 위해 먼저 conda 같은 가상 환경 관리 도구를 설치합니다.

  • 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령을 사용하여 새로운 가상 환경을 만듭니다

    conda create -n 환경이름 python=파이선 버
    
    

    #가상환경 실행
    conda activate 환경이름
    
    

  # ipykernel 설치.
  pip install ipykernel
  python -m ipykernel install --user --name 환경이름 --display-name "환경이름"
  

• 주피터 노트북 설치:

pip install jupyterlab

• 주피터 노트북 실행:

jupyter notebook

그럼 정상적으로 실행된다