컴퓨터 비전과 이미지 처리의 차이점을 살펴보세요. 이미지와 동영상과 같은 시각적 데이터를 향상하고 분석하기 위해 함께 작동하는 방법을 알아보세요.
카메라는 점점 더 똑똑해지고 있을까요, 아니면 단순히 이미지를 개선하는 데 더 능숙해지고 있을까요? 이 모든 것은 시각적 데이터를 처리하고 개선하는 방식에 달려 있습니다.
이러한 진화의 중심에는 이미지 처리와 컴퓨터 비전이라는 두 가지 핵심 기술이 있습니다. 이미지 처리와 컴퓨터 비전은 종종 함께 언급되지만, 서로 다른 용도로 사용됩니다. 이미지 처리는 이미지를 개선하고, 밝기를 조정하고, 디테일을 선명하게 하고, 노이즈를 줄이는 데 중점을 두며, 이미지에 포함된 내용을 이해하지 않아도 됩니다.
반면 컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 이미지와 동영상을 인식하고 해석할 수 있도록 함으로써 한 단계 더 발전했습니다. 이를 통해 얼굴 인식, 물체 감지, 실시간 장면 분석과 같은 작업이 가능해집니다.
두 기술은 다양한 산업 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 스마트폰 사진 품질 향상부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 그 영향력은 광범위합니다. 2033년까지 컴퓨터 비전 시장은 1,143억 달러에 달할 것으로 예상되며, 디지털 이미지 처리 시장은 2034년까지 3,771억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다.
이 글에서는 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 작동 방식과 실제 적용 사례, 그리고 서로 어떻게 겹치는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
컴퓨터 비전과 이미지 처리는 모두 이미지를 다루지만 서로 다른 목표를 가지고 있습니다. 컴퓨터 비전은 기계가 이미지 또는 비디오를 기반으로 이해하고 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 반면 이미지 처리는 이미지의 내용을 해석하지 않고 이미지를 더 선명하게 하거나 시각적으로 더 매력적으로 보이도록 이미지를 향상시키거나 변경하는 데 중점을 둡니다.
또한 컴퓨터 비전 솔루션은 다음과 같은 모델을 활용합니다. Ultralytics YOLO11 와 같은 모델을 활용하여 이미지의 내용을 분석하고 이해합니다. 일반적인 컴퓨터 비전 작업에는 객체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 분할, 객체 추적 등이 포함됩니다. 컴퓨터 비전은 보행자, 교통 표지판 및 기타 차량을 실시간으로 인식하여 안전한 주행을 보장하는 자율주행차와 같은 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
반면 이미지 처리는 이미지 전체를 실제로 이해하지 않고 픽셀 값을 조정하는 수학적 함수를 사용하여 이미지를 수정하는 데 중점을 둡니다. 노이즈 감소, 선명도 및 대비 향상과 같은 기술은 개별 픽셀의 색상과 강도를 변경하여 이미지 품질을 개선하지만 이미지 내의 사물, 모양 또는 의미는 인식하지 못합니다. 이러한 수준의 이해는 컴퓨터 비전이 처리합니다.
이미지 처리는 이미지를 개선하여 더 선명하거나 시각적으로 더 매력적으로 만드는 툴킷이라고 생각할 수 있습니다. 이미지가 처리되면 컴퓨터 비전은 이미지를 분석하여 다양한 작업을 수행하는 두뇌 역할을 할 수 있습니다.
이미지 처리는 컴퓨터 비전 개발의 토대를 마련한 기본 개념입니다. 여기에는 알고리즘을 사용하여 사진 및 동영상과 같은 시각적 데이터를 개선, 분석 또는 수정하는 작업이 포함됩니다. 밝기, 대비, 색상 균형과 같은 매개변수를 조정하거나 노이즈를 필터링하여 디지털 이미지를 조작하고 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법은 컴퓨터 비전 모델에 의한 고급 분석을 위해 이미지를 준비합니다.
이미지 처리는 이미지를 개별 픽셀로 분해한 다음 원하는 효과를 얻기 위해 각 픽셀을 조작하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 가장자리를 감지하기 위해 알고리즘은 픽셀에서 픽셀 값의 갑작스러운 변화를 확인합니다. 이렇게 하면 AI 시스템이 물체나 패턴을 더 쉽게 정확하게 인식할 수 있습니다. 스마트폰 사진 품질 향상부터 보안 카메라 영상 개선, 가독성 향상을 위한 문서 스캔에 이르기까지 이미지 처리는 시각적 품질 향상이 중요한 일상적인 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다.
다음은 주요 이미지 처리 기술의 몇 가지 예입니다:
개발자들은 이미지에 이미지 처리 기술을 쉽게 적용하기 위해 OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow, PyTorch 같은 전문 도구를 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 라이브러리는 사전 구축된 함수와 최적화된 알고리즘을 제공하므로 복잡한 코드를 처음부터 작성할 필요가 없습니다.
또한 여러 프로그래밍 언어를 지원하고 다른 도구와 잘 통합되며 광범위한 설명서를 제공하므로 해당 분야에 대한 깊은 전문 지식이 없는 사용자도 이미지 처리를 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
오늘날 가장 진보된 컴퓨터 비전 모델 중 일부는 YOLO (You Only Look Once) 시리즈에서 비롯되었습니다. 수년에 걸쳐 정확도와 효율성을 개선한 새로운 버전이 출시되었습니다. 최신 버전인 Ultralytics YOLO11 더욱 향상된 정밀도와 성능을 제공합니다.
YOLO11 같은 모델은 특정 객체를 인식하도록 맞춤 학습할 수 있으며 객체 감지, 인스턴스 분할, 실시간 객체 추적 등 여러 컴퓨터 비전 작업을 처리할 수 있습니다.
다음은 YOLO11 지원하는 컴퓨터 비전 작업을 간략히 소개합니다:
.webp)
이제 컴퓨터 비전과 이미지 처리가 어떻게 작동하는지 살펴봤으니, 실제 응용 분야와 겹치는 부분을 살펴보겠습니다.
대규모 농장에서 가축을 어떻게 추적하는지 궁금한 적이 있나요? 수백 마리의 동물을 수동으로 모니터링하는 것은 시간이 많이 걸리지만, YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 동물 모니터링을 자동화할 수 있습니다.
YOLO11 실시간으로 동물을 감지, 추적, 분석하여 농가가 가축을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 유형의 분석에서 얻은 인사이트는 절름발이와 같은 건강 문제의 조기 징후를 감지하여 더 빠르게 개입하고 전반적인 동물 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
마찬가지로 이미지 처리는 축사나 헛간과 같이 통제된 환경에서 동물을 세어 가축을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 배경이 균일한 이미지에서는 임계값 및 윤곽선 감지(물체 경계를 식별할 수 있음)와 같은 이미지 처리 기술을 사용하여 동물을 감지하고 개수를 세는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 방법은 배경 제거, 가장자리 감지, 분할과 같은 기술을 사용하여 가축의 모양을 식별합니다.
컴퓨터 비전과 비슷하다고 생각할 수도 있습니다. 그렇다면 차이점은 무엇일까요?
핵심적인 차이점은 이미지 처리는 보이는 것을 실제로 이해하지 않고 픽셀 값과 패턴을 분석한다는 것입니다. 가장자리와 모양을 감지하여 동물을 개별적으로 세고, 일부 기술은 이미지에서 동물이 서로 가까이 있을 때 동물을 구분하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
그러나 이미지 처리는 컴퓨터 비전과 달리 개별 동물을 인식하거나 구별하지 않고 모양과 크기만을 기준으로 계산합니다. 따라서 가축 수를 세고 모니터링하는 데 유용하지만 한계가 있습니다. 동물이 겹치거나 위치를 바꾸거나 조명 조건이 달라지면 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전의 중요한 장점인 시간 경과에 따른 동물 추적이나 동물의 행동에 대한 인사이트를 제공할 수 없습니다.
이미지 처리와 컴퓨터 비전은 밀접하게 연결된 분야로, 종종 함께 통합하여 시각적 데이터 분석의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이미지 처리는 품질을 개선하고, 노이즈를 제거하고, 주요 특징을 강조하여 원시 데이터를 정제함으로써 컴퓨터 비전 모델이 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 합니다.
예를 들어 법의학 분석에서는 이미지 처리와 컴퓨터 비전이 함께 작동하여 범죄 현장에서 발견된 신발 지문을 분석할 수 있습니다. 대비 향상 및 가장자리 감지와 같은 이미지 처리 기술은 지문의 선명도를 향상시켜 평가하기 쉽게 해줍니다. 대비 향상은 밝기와 선명도를 조정하여 디테일을 더 잘 보이게 하고, 가장자리 감지는 윤곽선을 선명하게 하여 더 선명하게 합니다.
이러한 기술을 사용하여 이미지를 처리한 후 컴퓨터 비전 모델은 패턴 매칭 기술을 사용하여 지문을 포렌식 데이터베이스와 비교함으로써 보다 정확한 신원 확인을 할 수 있습니다. 이러한 기술의 조합을 통해 수사관은 포렌식 증거를 더 쉽게 처리하고 해석할 수 있습니다.
컴퓨터 비전과 이미지 처리는 시각적 데이터를 개선, 분석 및 해석하는 데 도움을 주며 함께 사용됩니다. 이미지 처리는 이미지 품질을 향상시키고 주요 특징을 추출하는 반면, 컴퓨터 비전은 인사이트를 제공함으로써 한 단계 더 발전시킵니다.
비전 AI가 계속 발전함에 따라 컴퓨터 비전과 이미지 처리는 다양한 분야에서 자동화, 실시간 분석 및 의사결정을 향상시킬 것입니다. 이미지 인식 개선부터 패턴 감지 개선에 이르기까지, 이러한 기술은 비전 AI 시스템을 더욱 정확하고 효율적으로 만들고 실제 애플리케이션에서 시각 데이터를 이해할 수 있는 능력을 향상시킬 것입니다.
AI에 대해 궁금하신가요? 커뮤니티에 가입하고 깃허브 리포지토리를 살펴보세요. 의료 분야의 컴퓨터 비전과 제조 분야의 AI가 미래를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요. 라이선스 옵션을 살펴보고 Vision AI 프로젝트를 시작하세요!
