[CV] #01. 컴퓨터 비전과 영상의 이해

#01-1. 컴퓨터 비전 개요

컴퓨터 비전 개요

• Computer Vision은 Ai이자 머신러닝이자 딥러닝
• 어떤 것이 사과일까? 밝기 + 색상 + 모양 + 텍스터 등 활용 필요
• 영상 정보 + 머신러닝 → 사물 인지
• 변형 가해진 영상 데이터 분석 및 이해

컴퓨터 비전 관련 분야

• 영상 처리
  • 컴퓨터 비전과 영상 처리의 명확한 경계 존재 X
• 수학
  • 행렬 연산과 관련된 선형대수, 미적분학, 확률과 통계, 기하학
  • 행렬과 미분에 대한 개념 필수
• 신호 처리
  • 아날로그 신호 처리, 디지털 신호 처리, 주파수 분석
  • 영상처리 - 신호처리 : 밀접한 관계
  • 2차원 하나하나의 단면을 cos, sin 함수의 합으로 나타냄
• 머신 러닝
  • 패턴 인식, 딥러닝
  • (참고) 딥러닝은 트렌드에 민감하다

+) 컴퓨터 과학(수치 해석, 알고리즘), 광학, 로봇 공학, 인지 과학, 컴퓨터 그래픽스

컴퓨터 비전 활용

• HDR(High Dynamic Range) 사진 촬영, 인스타 필터 → 영상의 화질 개선하여 보기 좋은 사진을 만드는 용도
  
• 머신 비전
  • 공장 제품 검사, 측정, 불량 판정 등의 목적 (공장 자동화)
  • 사람보다 훨씬 빠르게 동작, 수작업 대체

#01-2. 영상의 구조와 표현 방법

디지털 영상 획득 과정

• 피사체 : 대상이 되는 풍경이나 사물
• 영상 획득 : 들어온 빛 굴절시켜 이미지 센서로 모아주는 역할
• 이미지 센서
  • 포토 다이오드가 2차원 평면상에 배열되어 있는 장치 → 빛을 전기적 신호로 변환
    
  • 빛을 많이 받은 포토 다이오드 : 큰 신호 / 빛 적게 받으면 : 작은 신호 → 명암이 있는 2차원 영상 구성
    
• ADC : 아날로그 신호 → 디지털 신호 변환
• 디지털 신호가 ISP(Image Signal Processor) 장치로 전달
  • 화이트밸런스 조정, 색 보정, 잡음 제거
  • 기본적인 처리 → 2차원 디지털 영상 생성
  • (참고) 스마트폰에서 대세 ex.달고리즘

디지털 영상 구성

• 픽셀 : 영상을 구성하는 최소 단위
  • picture(사진) + element(요소), 화소
  • 2000만 화소 : 2000만 개의 픽셀로 이루어진 사진
  • 4K : 800만 화소
  • 하나의 픽셀 당 밝기 또는 색상 표현 → 모여서 2차원 영상 구성
• 픽셀이 바둑판처럼 균일한 격자 형태로 배열되어있는 형태로 표현
  • zero-based 표현
  • 좌측 상단이 원점
  • 2차원 행렬로도 표현 가능 → 행렬은 (1, 1)부터 시작
  • Aji : j번째 행, i번째 열 → (i, j) 좌표 → 열 번호가 x좌표에 해당
    

그레이스케일 영상과 컬러 영상

• 그레이스케일 영상
  • 오직 밝기 정보만으로 구성된 영상 (:= 흑백 사진)
  • 의료영상(CT, X-rey) 에서 많이 활용
  • 밝기 정보를 256단계로 구분하여 표현 → 0 검은색 ~ 255 흰색 정수 범위 (8bit = 1byte만 사용)

    typedef unsigned char BYTE;   //가장 적합한 자료형
    //BYTE, uint8_t, uchar 등이 모두 이를 의미

  • 파이썬의 경우 uint8 사용
• 트루컬러 영상
  • 다양한 색상 표현할 수 있는 영상 (:= 컬러 사진)
  • R, G, B의 색상 성분 조합으로 픽셀 값 표현
  • 0(해당 색상 전혀 없음) ~ 255(해당 색상 가득 차 있음) 정수 범위
  • (255, 255, 255) - 흰색 / (0, 0, 0) - 검은색
  • 그레이스케일 영상보다 메모리를 3배 더 사용한다. → 그레이스케일이 용량이나 처리속도👍 (흑백만으로 처리 가능하다면 ex. 글자 인식)