OpenCV

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1. 개요
2. 역사
- 2.1. 초기 역사
- 2.2. 발전 과정
3. 주요 기능
4. 프로그래밍 언어 및 플랫폼 지원
- 4.1. 하드웨어 가속
5. 응용 분야
참조

1. 개요

OpenCV는 인텔 연구소에서 시작된 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리이다. 1999년 CPU 집약적인 애플리케이션 개발을 목표로 시작되었으며, 실시간 광선 추적 및 3D 디스플레이와 같은 프로젝트를 포함했다. 2000년에 첫 알파 버전이 공개되었고, 2006년에는 버전 1.0이 출시되었으며, 이후 C++ 인터페이스를 포함하는 OpenCV 2와, C++ API 사용을 권장하는 OpenCV 3.0이 출시되었다. OpenCV는 영상 처리, 구조 해석, 모션 분석, 패턴 인식, 기계 학습 등 다양한 기능을 제공하며, 얼굴 인식, 객체 감지, 증강 현실 등 다양한 분야에 응용된다.

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OpenCV - [IT 관련 정보]에 관한 문서
기본 정보
OpenCV 로고
종류	라이브러리
장르	라이브러리
라이선스	Apache
웹사이트	opencv.org opencv.ai
개발
저자	인텔 Willow Garage Itseez
프로그래밍 언어	C C++ Python Java 어셈블리어
릴리스
최초 릴리스	2000년 6월
최신 릴리스 버전	4.10.0
최신 릴리스 날짜	2024년 6월 3일
호환성
운영체제	크로스 플랫폼: Windows, Linux, macOS, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD Android, iOS, Maemo, BlackBerry 10
플랫폼	IA-32 x86-64
기타
크기	~200 MB
언어	영어

2. 역사

OpenCV는 처음에 C 언어로 작성되어 이식성을 높였다.^[29] 2008년 Willow Garage의 지원으로 개발이 활발해졌고, 2009년 10월에는 C++ API가 도입된 버전 2.0이 릴리스되었다.^[29] 2015년 6월에는 OpenCV 3.0이 정식 릴리스되었으며, 기존의 C API는 레거시 API로 취급되어 C++ API 사용이 권장되었다.^[37]

2018년 11월에 릴리스된 OpenCV 4.0에서는 C++11 규격 준수 컴파일러가 필수가 되었고, C API는 폐지되었다. Graph API (G-API) 및 QR 코드 감지 기능 등이 추가되었고, DNN 모듈에서 OpenCL을 사용할 수 없는 플랫폼을 위해 Vulkan 백엔드의 실험적 지원이 추가되었다. 2024년 1월 현재 4.x 계열의 개발이 진행되고 있으며, 2023년 10월에는 OpenCV 5 개발을 위한 크라우드 펀딩이 시작되었다.^[41]

2. 1. 초기 역사

1999년에 공식적으로 시작된 OpenCV 프로젝트는 인텔의 주도로 시작되었으며, CPU 집약적인 애플리케이션을 발전시키기 위한 계획의 일환이었다. 여기에는 실시간 광선 추적 및 3D 디스플레이 벽과 같은 여러 프로젝트가 포함되었다.^[4] 이 프로젝트의 주요 기여자는 인텔 러시아의 여러 최적화 전문가와 인텔의 성능 라이브러리 팀이었다. OpenCV 초창기에는 프로젝트의 목표가 다음과 같이 설명되었다.^[5]

개방적이고 최적화된 코드를 제공하여 비전 연구를 발전시킨다.
개발자들이 사용할 수 있는 공통 인프라를 제공하여 코드의 가독성과 이식성을 높인다.
코드 자체를 개방하거나 자유롭게 할 필요가 없는 라이선스로, 이식성이 뛰어나고 성능이 최적화된 코드를 무료로 제공하여 비전 기반 상업 애플리케이션을 발전시킨다.

OpenCV의 첫 번째 알파 버전은 2000년 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스에서 공개되었으며, 2001년과 2005년 사이에 5개의 베타 버전이 출시되었다. 첫 번째 1.0 버전은 2006년에 출시되었다. 1.1 "프리 릴리스" 버전은 2008년 10월에 출시되었다.

OpenCV의 두 번째 주요 릴리스는 2009년 10월에 이루어졌다. OpenCV 2는 C++(C++) 인터페이스에 대한 주요 변경 사항을 포함하여, 보다 쉽고 타입 안전한 패턴, 새로운 기능, 성능 측면에서 기존 기능에 대한 더 나은 구현 (특히 멀티 코어 시스템에서)을 목표로 했다. 현재 공식 릴리스는 6개월마다 이루어지며, 개발은 상업 기업의 지원을 받는 독립적인 러시아 팀에서 진행하고 있다.^[6]

2012년 8월, OpenCV에 대한 지원은 개발자 및 사용자 사이트를 유지 관리하는 비영리 재단인 OpenCV.org로 이관되었다.^[8]

2016년 5월, 인텔은 OpenCV의 주요 개발사인 Itseez를 인수하기로 계약을 체결했다.^[10]

2020년 7월, OpenCV는 [https://opencv.org/introducing-oak-spatial-ai-powered-by-opencv/ OpenCV AI 키트]에 대한 킥스타터 캠페인을 발표하고 시작했다. OpenCV AI 키트는 공간 AI를 지원하는 일련의 하드웨어 모듈 및 추가 기능이다.

2020년 8월, OpenCV는 https://www.opencv.ai/ OpenCV.ai – 전문 컨설팅 부서를 출범시켰다. 개발자 팀은 컨설팅 서비스를 제공하고 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 인공 지능 솔루션을 제공한다.^[11]

2. 2. 발전 과정

인텔 주도로 1999년에 공식적으로 시작된 OpenCV 프로젝트는 CPU 집약적인 애플리케이션을 발전시키기 위한 계획의 일환이었다. 여기에는 실시간 광선 추적 및 3D 디스플레이 벽과 같은 여러 프로젝트가 포함되었다.^[4] 주요 기여자는 인텔 러시아의 여러 최적화 전문가와 인텔의 성능 라이브러리 팀이었다. OpenCV 초창기에는 프로젝트 목표가 다음과 같이 설명되었다.^[5]

개방적일 뿐만 아니라 기본적인 비전 인프라를 위한 최적화된 코드를 제공함으로써 비전 연구를 발전시킨다. 더 이상 바퀴의 재발명은 없다.
개발자들이 구축할 수 있는 공통 인프라를 제공하여 코드의 가독성과 이식성을 높여 비전 지식을 보급한다.
코드 자체를 개방하거나 자유롭게 할 필요가 없는 라이선스로, 이식성이 뛰어나고 성능이 최적화된 코드를 무료로 제공하여 비전 기반 상업 애플리케이션을 발전시킨다.

OpenCV의 첫 번째 알파 버전은 2000년 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스에서 공개되었으며, 2001년과 2005년 사이에 5개의 베타 버전이 출시되었다. 2006년에 첫 번째 1.0 버전이 출시되었고, 2008년 10월에 1.1 "프리 릴리스" 버전이 출시되었다.

2009년 10월에 이루어진 OpenCV의 두 번째 주요 릴리스인 OpenCV 2는 C++(C++) 인터페이스에 대한 주요 변경 사항을 포함하여, 보다 쉽고 타입 안전한 패턴, 새로운 기능, 성능 측면에서 기존 기능에 대한 더 나은 구현 (특히 멀티 코어 시스템에서)을 목표로 했다. 현재 공식 릴리스는 6개월마다 이루어지며,^[6] 개발은 상업 기업의 지원을 받는 독립적인 러시아 팀에서 진행하고 있다.

2012년 8월, OpenCV에 대한 지원은 개발자^[7] 및 사용자 사이트를 유지 관리하는 비영리 재단인 OpenCV.org로 이관되었다.^[8]

2016년 5월, 인텔은 OpenCV의 주요 개발사인 Itseez^[9]를 인수하기로 계약을 체결했다.^[10]

2020년 7월, OpenCV는 [https://opencv.org/introducing-oak-spatial-ai-powered-by-opencv/ OpenCV AI 키트]에 대한 킥스타터 캠페인을 발표하고 시작했다. OpenCV AI 키트는 공간 AI를 지원하는 일련의 하드웨어 모듈 및 추가 기능이다.

2020년 8월, OpenCV는 https://www.opencv.ai/ OpenCV.ai – 전문 컨설팅 부서를 출범시켰다. 개발자 팀은 컨설팅 서비스를 제공하고 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 인공 지능 솔루션을 제공한다.^[11]

프로젝트는 1999년에 시작되었으며, 최초의 알파 버전은 국제 학술 대회 CVPR 2000 (IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스 2000)에서 공개되었다. 2001년부터 2005년 사이에 5개의 베타 버전이 릴리스되었고, 2006년 후반에 버전 1.0의 정식 버전이 릴리스되었다.^[31]^[32]。 크로스 플랫폼을 염두에 두고 설계되었으며, 처음에는 C 언어로 작성되어 이식성을 높였다.^[29]

2008년에 Willow Garage의 지원을 받아 개발 상황이 다시 활발해졌으며, 2009년 10월에 2번째 메이저 버전 업이 실시되어 2.0 버전이 릴리스되었다. 기존의 C API(C 언어 함수 형식의 인터페이스)에 더해, C++ API가 도입되었다.^[29] OpenCV 2.4.4 이후에는 Java가 공식적으로 지원되고 있다.^[33] OpenCV 2.x 계열은 2018년 2월에 2.4.13.6이 릴리스된 이후 유지보수되지 않고 있다.^[21]^[34]^[35]^[36]

2015년 6월에 3번째 메이저 버전 업으로 OpenCV 3.0이 정식 릴리스되었다. OpenCV 3.0에서는 기존의 C API는 레거시 API로 취급되어 유지보수가 종료되었기 때문에, 대신 C++ API를 사용하는 것이 권장되고 있다.^[37] 2015년 12월에 릴리스된 OpenCV 3.1에서는, Google Summer of Code 2015의 성과물 통합 등, 다수의 기능이 추가되었다.^[38] OpenCV 3.x 계열은 2021년 10월에 릴리스된 3.4.16의 공식 빌드된 바이너리가 제공되고 있으며,^[21] 2023년 6월에 버그 수정을 포함하는 3.4 계열의 최종 버전으로 3.4.20이 릴리스되었다.^[39]

2018년 11월에 OpenCV 4.0이 릴리스되었다.^[40] C++11 규격 준수 컴파일러가 필수이며, C API는 폐지되었다. Graph API (G-API) 및 QR 코드 감지 기능 등이 추가되었으며, DNN 모듈에서 OpenCL을 사용할 수 없는 플랫폼을 위해 Vulkan 백엔드의 실험적 지원이 추가되었다.

2024년 1월 현재, 4.x 계열의 개발이 진행되고 있다. 또한 OpenCV 5의 개발에 대해, 2023년 10월에 자금 조달을 위한 크라우드 펀딩이 시작되었다.^[41]

3. 주요 기능

OpenCV는 다음과 같은 주요 기능을 제공한다.

인간과 컴퓨터 상호 작용 (HCI)
물체 인식
안면 인식
모바일 로보틱스
제스처 인식

OpenCV의 기능은 여러 라이브러리 모듈로 분할되어 구현된다. 모놀리식 파일(world 모듈)로 빌드할 수도 있지만^[42], 일반적으로는 필요한 것만 개별 모듈로 빌드한다.

비디오 입출력 모듈에서는 웹캠으로 대표되는 UVC 장치를 다룰 수 있다. 모듈을 빌드할 때, 지원하는 백엔드로 FFmpeg, Video for Windows, DirectShow, Media Foundation 등을 선택할 수 있다^[43]^[44].

OpenCV는 다양한 플랫폼 및 하드웨어 가속 기능을 지원한다.

CPU 최적화: SSE(OpenCV 2.1^[45]), Intel TBB, OpenMP, Apple의 GCD(OpenCV 2.4.3^[46]), Intel IPP(OpenCV 3.0^[47]), SIMD(OpenCV 3.1^[48]), AVX, NEON, ppc64(OpenCV 3.3.1^[49]) 등을 이용한 최적화 및 병렬화 기능을 제공한다.
GPU 가속: CUDA(OpenCV 2.2^[50]), OpenCL(OpenCV 2.4.3^[51])을 사용한 가속 기능을 제공한다. gpu 모듈(CUDA)은 `WITH_CUDA=ON`^[52], ocl 모듈(OpenCL)은 `WITH_OPENCL=ON`^[53] 구성으로 빌드하여 활성화할 수 있다.
OpenCL 통합: OpenCV 3.0부터 gpu 모듈은 cuda 모듈로 개칭되었고, ocl 모듈은 폐지되어 각 모듈에 투명 API (Transparent API, T-API)로 통합되었다^[54]^[55]. OpenCL 1.2 및 2.0, AMD (HSA) 확장 Shared Virtual Memory도 지원한다^[56]^[57].

사용자 인터페이스
간단한 GUI
영상 읽기 및 저장
비디오 입출력
OpenGL/Direct3D 상호 운용

3. 1. 영상 처리

OpenCV의 영상 처리 기능은 다음과 같다.

구배, 에지, 코너
샘플링, 보간, 기하 변환
Mathematical morphology|수학적 형태학|형태학^영어 연산
필터와 색상 변환
피라미드와 그 응용
영상 분할, 영역 결합, 윤곽선 검출
영상과 형상의 모멘트
특수 영상 변환
히스토그램
매칭
라벨링: OpenCV 3.0 이후

3. 2. 구조 해석

윤곽선 처리
계산 기하
평면 재분할

3. 3. 모션 분석 및 객체 추적

배경 통계량 누적
모션 템플릿
물체 추적
옵티컬 플로우
추정기

3. 4. 패턴 인식

OpenCV는 다양한 기능을 제공하며, 그 중 패턴 인식 분야에서는 다음과 같은 세부 기술들을 활용한다.

물체 검출 (Object Detection): 이미지나 비디오에서 특정 물체를 찾아내는 기술이다.

3. 5. 카메라 캘리브레이션 및 3차원 재구성

카메라 캘리브레이션
자세 추정
에피폴라 기하

3. 6. 기계 학습

OpenCV는 다음과 같은 기계 학습 알고리즘을 구현하고 있다.

단순 베이즈 분류기 (Naive Bayes Classifier)
k-최근접 이웃 알고리즘 (K Nearest Neighbors)
서포트 벡터 머신 (SVM)
의사 결정 트리 (Decision Trees)
부스팅 (Boosting)
랜덤 포레스트 (Random forest)
EM 알고리즘 (Expectation-Maximization)
신경망 (Neural Networks)

4. 프로그래밍 언어 및 플랫폼 지원

OpenCV는 C/C++ 프로그래밍 언어로 개발되었으며, 파이썬, 자바, 매트랩/OCTAVE 등 다양한 프로그래밍 언어 바인딩을 제공하여 개발자들이 편리하게 사용할 수 있도록 지원한다. Go언어에서는 GOCV로 지원한다.

화상 처리, 화상 해석 및 기계 학습 기능을 가진 C++, Java, Python, MATLAB용 라이브러리^[28]이며, macOS, FreeBSD 등 모든 POSIX에 준거하는 유닉스 계OS, 리눅스, Windows, Android, iOS 등 다양한 플랫폼을 지원한다.^[29]

공식적으로 제공되는 OpenCV API는 C/C++용 인터페이스 외에도 Java, Python, MATLAB 바인딩 등이 있으며, 비공식적으로도 다양한 언어용 래퍼가 존재한다.

Java용 래퍼
[https://github.com/bytedeco/javacv JavaCV] - OpenCV, FFmpeg, libdc1394, PGR FlyCapture, OpenKinect, videoInput, ARToolKitPlus의 래퍼. 버전 1.0에서 OpenCV 3.0을 지원. GPL v2 라이선스 및 Apache 라이선스를 지원.
.NET용 래퍼
[https://emgu.com/wiki/index.php/Main_Page Emgu CV] - GPL v3 라이선스 또는 상업용 라이선스, OpenCV 2.4.10/3.4.3/4.5.5 지원. Mono 지원, Windows 스토어 앱 지원.
[https://github.com/shimat/opencvsharp OpenCvSharp] - 3조항 BSD 라이선스, OpenCV 2.4.10/3.4.4/4.5.1 지원. Mono 지원, .NET Core 지원, UWP 앱 지원.
기타
[https://github.com/ruby-opencv/ruby-opencv ruby-opencv] - Ruby 1.9.3/2.x 및 OpenCV 2.4.10 지원. BSD 라이선스.
[https://gocv.io GoCV] - Go 1.20.4 및 OpenCV 4.7.0 지원.

OpenCV 4.4에서는 Objective-C와 Swift용 바인딩이 공식적으로 통합되었다..

4. 1. 하드웨어 가속

라이브러리가 시스템에서 인텔의 통합 성능 기본 요소(Integrated Performance Primitives, IPP)를 발견하면, 자체 가속화를 위해 이러한 독점적인 최적화 루틴을 사용한다.

2010년 9월부터 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 그래픽 처리 장치(GPU) 인터페이스가 진행 중이다.^[15]

2012년 10월부터 OpenCL 기반의 그래픽 처리 장치(GPU) 인터페이스가 진행 중이며, 버전 2.4.13.3에 대한 문서는 docs.opencv.org에서 확인할 수 있다.^[17]

5. 응용 분야

OpenCV는 다음과 같은 다양한 분야에 응용된다.

2D 및 3D 특징 도구 키트
에고모션 추정
얼굴 인식 시스템
제스처 인식
인간-컴퓨터 상호 작용(HCI)
모바일 로봇
동작 이해
객체 감지
분할 및 인식
스테레옵시스 스테레오 비전: 2개의 카메라를 이용한 깊이 인식
구조 복원(SFM)
동작 비디오 추적
증강 현실

openFrameworks에서 OpenCV 애드온 예제를 실행하고 있습니다

2005년 다르파 그랜드 챌린지 경주에서 우승한 로봇 자동차 스탠리의 시각 시스템에서 OpenCV를 사용한다.^[12]
곤충 등의 자취를 추적하는 소프트웨어인 SwisTrack은 OpenCV를 사용한다.^[12]

OpenCV는 위의 분야들을 지원하기 위해 다음과 같은 통계적 기계 학습 라이브러리를 포함하고 있다.^[12]

부스팅
결정 트리 학습
경사 부스팅 트리
기대값-최대화 알고리즘
k-최근접 이웃 알고리즘
나이브 베이즈 분류기
인공 신경망
랜덤 포레스트
서포트 벡터 머신(SVM)
심층 신경망(DNN)

참조

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_[47] 블로그 OpenCV 3.0 - OpenCV https://opencv.org/b[...]
_[48] 문서 OpenCV: Universal intrinsics https://docs.opencv.[...]
_[49] Github Wiki ChangeLog#version:3.3.1 · opencv/opencv Wiki https://github.com/o[...]
_[50] 뉴스 OpenCV 2.2 Released - ROS robotics news http://www.ros.org/n[...]
_[51] 블로그 OpenCV 2.4.3 released - OpenCV https://opencv.org/b[...]
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_[53] 문서 OpenCL Module Introduction — OpenCV 2.4.11.0 documentation http://docs.opencv.o[...]
_[54] 문서 OpenCV: OpenCV modules http://docs.opencv.o[...]
_[55] 웹사이트 OpenCL - OpenCV https://opencv.org/o[...]
_[56] Github opencv/opencl_core.hpp at 3.0.0 · opencv/opencv https://github.com/o[...]
_[57] Github opencv/ocl.cpp at 3.0.0 · opencv/opencv https://github.com/o[...]
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