OpenCV / Computer Vision 학습 가이드¶

소개¶

이 폴더는 OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전을 체계적으로 학습하기 위한 자료를 담고 있습니다. 이미지 처리의 기초부터 딥러닝 기반 객체 검출까지 단계별로 학습할 수 있습니다.

대상 독자: Python 기초를 아는 개발자, 컴퓨터 비전 입문자, 영상 처리 프로젝트 준비자

학습 로드맵¶

[기초]                    [중급]                    [고급]
  │                         │                         │
  ▼                         ▼                         ▼
환경설정 (01) ──────▶ 필터링 (05) ──────▶ 특징점 검출 (13)
  │                         │                         │
  ▼                         ▼                         ▼
이미지 기초 (02) ───▶ 모폴로지 (06) ───▶ 특징점 매칭 (14)
  │                         │                         │
  ▼                         ▼                         ▼
색상 공간 (03) ─────▶ 이진화 (07) ─────▶ 객체 검출 (15)
  │                         │                         │
  ▼                         ▼                         ▼
기하 변환 (04) ─────▶ 엣지 검출 (08) ──▶ 얼굴 인식 (16)
                            │                         │
                            ▼                         ▼
                     윤곽선 검출 (09) ──▶ 비디오 처리 (17)
                            │                         │
                            ▼                         ▼
                     도형 분석 (10) ────▶ 캘리브레이션 (18)
                            │                         │
                     ┌──────┴──────┐                  ▼
                     ▼             ▼           DNN 모듈 (19)
               허프 변환 (11)  히스토그램 (12)        │
                                                      ▼
                                              실전 프로젝트 (20)

선수 지식¶

필수¶

Python 기초 (변수, 제어문, 함수, 클래스)
NumPy 기초 (ndarray, 인덱싱, 슬라이싱, 브로드캐스팅)
파일 I/O, 예외 처리

권장¶

선형대수 기초 (행렬 연산)
확률/통계 기초
머신러닝 개념 (분류, 학습)

파일 목록¶

기초 (01-04)¶

파일명	난이도	주요 내용
01_Environment_Setup.md	⭐	OpenCV 설치, opencv-python vs contrib, 버전 확인
02_Image_Basics.md	⭐	imread, imshow, imwrite, 픽셀 접근, ROI
03_Color_Spaces.md	⭐⭐	BGR/RGB, HSV, LAB, cvtColor, 채널 분리
04_Geometric_Transforms.md	⭐⭐	resize, rotate, flip, warpAffine, warpPerspective

이미지 처리 (05-08)¶

파일명	난이도	주요 내용
05_Image_Filtering.md	⭐⭐	blur, GaussianBlur, medianBlur, bilateralFilter
06_Morphology.md	⭐⭐	erode, dilate, opening, closing, gradient
07_Thresholding.md	⭐⭐	threshold, OTSU, adaptiveThreshold
08_Edge_Detection.md	⭐⭐⭐	Sobel, Scharr, Laplacian, Canny

객체 분석 (09-12)¶

파일명	난이도	주요 내용
09_Contours.md	⭐⭐⭐	findContours, drawContours, 계층 구조, approxPolyDP
10_Shape_Analysis.md	⭐⭐⭐	moments, boundingRect, convexHull, matchShapes
11_Hough_Transform.md	⭐⭐⭐	HoughLines, HoughLinesP, HoughCircles
12_Histogram_Analysis.md	⭐⭐	calcHist, equalizeHist, CLAHE, backprojection

특징 및 검출 (13-15)¶

파일명	난이도	주요 내용
13_Feature_Detection.md	⭐⭐⭐	Harris, FAST, SIFT, ORB, 키포인트/디스크립터
14_Feature_Matching.md	⭐⭐⭐	BFMatcher, FLANN, ratio test, homography
15_Object_Detection_Basics.md	⭐⭐⭐	template matching, Haar cascade, HOG+SVM

고급 주제 (16-18)¶

파일명	난이도	주요 내용
16_Face_Detection.md	⭐⭐⭐⭐	Haar/dlib 얼굴검출, 랜드마크, LBPH, face_recognition
17_Video_Processing.md	⭐⭐⭐	VideoCapture, VideoWriter, 배경차분, 옵티컬플로우
18_Camera_Calibration.md	⭐⭐⭐⭐	카메라 행렬, 왜곡 보정, 체스보드 캘리브레이션

DNN 및 실전 (19-20)¶

파일명	난이도	주요 내용
19_DNN_Module.md	⭐⭐⭐⭐	cv2.dnn, readNet, blobFromImage, YOLO, SSD
20_Practical_Projects.md	⭐⭐⭐⭐	문서스캐너, 차선검출, AR마커, 얼굴필터

3D 비전 (21-23)¶

파일명	난이도	주요 내용
21_3D_Vision_Basics.md	⭐⭐⭐	스테레오 비전, 깊이 맵, 포인트 클라우드, 3D 재구성
22_Depth_Estimation.md	⭐⭐⭐⭐	단안 깊이 추정, MiDaS, DPT, Structure from Motion
23_SLAM_Introduction.md	⭐⭐⭐⭐	Visual SLAM, ORB-SLAM, LiDAR SLAM, Loop Closure

실습 환경¶

설치¶

# 기본 설치 (대부분의 기능)
pip install opencv-python numpy matplotlib

# 확장 설치 (SIFT, SURF 등 추가 기능)
pip install opencv-contrib-python

# 얼굴 인식용
pip install dlib face_recognition

# 버전 확인
python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"

프로젝트 구조 예시¶

my_cv_project/
├── images/           # 입력 이미지
├── output/           # 출력 결과
├── models/           # 학습된 모델 (Haar, DNN 등)
├── src/              # 소스 코드
│   ├── preprocessing.py
│   ├── detection.py
│   └── utils.py
├── notebooks/        # Jupyter 실험
└── requirements.txt

OpenCV 주요 함수 빠른 참조¶

이미지 I/O¶

함수	설명	예시
`cv2.imread()`	이미지 읽기	`img = cv2.imread('image.jpg')`
`cv2.imshow()`	이미지 표시	`cv2.imshow('Window', img)`
`cv2.imwrite()`	이미지 저장	`cv2.imwrite('out.jpg', img)`

색상 변환¶

함수	설명	예시
`cv2.cvtColor()`	색상 공간 변환	`gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`
`cv2.split()`	채널 분리	`b, g, r = cv2.split(img)`
`cv2.merge()`	채널 병합	`img = cv2.merge([b, g, r])`

기하 변환¶

함수	설명	예시
`cv2.resize()`	크기 조정	`resized = cv2.resize(img, (w, h))`
`cv2.rotate()`	회전	`rotated = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)`
`cv2.warpAffine()`	어파인 변환	`dst = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))`

필터링¶

함수	설명	예시
`cv2.GaussianBlur()`	가우시안 블러	`blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)`
`cv2.Canny()`	캐니 엣지	`edges = cv2.Canny(img, 100, 200)`
`cv2.threshold()`	임계값 처리	`_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)`

윤곽선/도형¶

함수	설명	예시
`cv2.findContours()`	윤곽선 검출	`contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`
`cv2.drawContours()`	윤곽선 그리기	`cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)`
`cv2.boundingRect()`	경계 사각형	`x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)`

폴더	관련 내용
Python/	고급 Python 문법, 테스트, 패키징
Algorithm/	이미지 처리용 알고리즘 (그래프, DP)
Linux/	개발 환경, 파일 처리

학습 팁¶

실습 중심: 코드를 직접 실행하며 결과 확인
시각화: matplotlib으로 중간 결과 시각화
파라미터 튜닝: 트랙바(createTrackbar)로 실시간 조정
단계별 처리: 복잡한 작업은 파이프라인으로 분해
디버깅: imshow로 각 단계의 이미지 확인

면접 대비 핵심 주제¶

주제	핵심 질문
색상 공간	RGB vs HSV - 언제 HSV를 사용하는가?
필터링	Gaussian vs Bilateral - 차이점은?
이진화	Otsu's method의 원리는?
엣지 검출	Canny 알고리즘의 단계별 동작은?
특징점	SIFT vs ORB - 장단점 비교
객체 검출	Haar cascade vs HOG+SVM 차이점
DNN	YOLO vs SSD - 속도와 정확도 트레이드오프

OpenCV / Computer Vision 학습 가이드

OpenCV / Computer Vision 학습 가이드¶

소개¶

학습 로드맵¶

선수 지식¶

필수¶

권장¶

파일 목록¶

기초 (01-04)¶

이미지 처리 (05-08)¶

객체 분석 (09-12)¶

특징 및 검출 (13-15)¶

고급 주제 (16-18)¶

DNN 및 실전 (19-20)¶

3D 비전 (21-23)¶

추천 학습 순서¶

빠른 시작 (1주)¶

기본 완성 (2~3주)¶

중급 완성 (4~5주)¶

전체 마스터 (6~8주)¶

3D 비전 심화 (2주)¶

실습 환경¶

설치¶

추천 환경¶

프로젝트 구조 예시¶

OpenCV 주요 함수 빠른 참조¶

이미지 I/O¶

색상 변환¶

기하 변환¶

필터링¶

윤곽선/도형¶

관련 자료¶

다른 폴더와의 연계¶

외부 자료¶

학습 팁¶

면접 대비 핵심 주제¶