컴퓨터 비전 vs 이미지 처리: 주요 차이점

카메라가 더 똑똑해지는 걸까요, 아니면 단순히 이미지 개선 기능이 더 좋아지는 걸까요? 결국 시각적 데이터를 어떻게 처리하고 개선하느냐에 달려 있습니다.

이러한 발전의 핵심에는 이미지 처리와 컴퓨터 비전이라는 두 가지 핵심 기술이 있습니다. 이들은 종종 함께 언급되지만 서로 다른 목적을 수행합니다. 이미지 처리는 이미지 속 내용을 반드시 이해하지 않고도 이미지 개선, 밝기 조정, 세부 사항 선명화 및 노이즈 감소에 중점을 둡니다. 

반면에 컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 이미지와 비디오를 인식하고 해석할 수 있도록 함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 이를 통해 안면 인식, 객체 감지 및 실시간 장면 분석과 같은 작업이 가능해집니다.

두 기술 모두 다양한 산업 분야에서 필수적인 기술이 되고 있습니다. 스마트폰 사진 개선부터 자율 주행 자동차 구동에 이르기까지 그 영향은 광범위합니다. 2033년까지 컴퓨터 비전 시장은 1,114억 3천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 디지털 이미지 처리 시장은 2034년까지 3,787억 1천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

본 문서에서는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전의 작동 방식, 실제 응용 사례, 그리고 이들의 중복되는 부분에 대해 살펴보겠습니다. 그럼 자세히 알아볼까요!

컴퓨터 비전 vs 이미지 처리 개요

컴퓨터 비전과 이미지 프로세싱은 모두 이미지를 다루지만 목표가 다릅니다. 컴퓨터 비전은 기계가 이미지나 비디오를 기반으로 이해하고 결정을 내리도록 돕습니다. 반면, 이미지 프로세싱은 콘텐츠를 해석하지 않고 이미지를 더 선명하거나 시각적으로 매력적으로 만들기 위해 이미지를 개선하거나 변경하는 데 중점을 둡니다.

게다가 컴퓨터 비전 솔루션은 Ultralytics YOLO11과 같은 모델을 활용하여 이미지 내용을 분석하고 이해합니다. 일반적인 컴퓨터 비전 작업에는 객체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 분할 및 객체 추적이 포함됩니다. 컴퓨터 비전은 자율 주행 자동차와 같이 보행자, 교통 표지판 및 기타 차량을 실시간으로 인식하여 안전 운전을 보장하는 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.

반면에 이미지 프로세싱은 이미지 전체를 이해하는 대신 픽셀 값을 조정하는 수학적 함수를 사용하여 이미지를 수정하는 데 중점을 둡니다. 노이즈 감소, 선명도 향상, 대비 향상과 같은 기술은 개별 픽셀의 색상과 강도를 변경하여 이미지 품질을 개선하지만, 이미지 내의 객체, 모양 또는 의미를 인식하지는 못합니다. 이러한 수준의 이해는 컴퓨터 비전에서 처리합니다.

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이미지 처리를 이미지를 개선하여 더 선명하거나 시각적으로 더 매력적으로 만드는 툴킷으로 생각할 수 있습니다. 이미지가 처리되면 컴퓨터 비전은 이미지를 분석하여 다양한 작업을 수행하는 두뇌 역할을 할 수 있습니다.

이미지 프로세싱은 어떻게 작동하나요?

이미지 처리는 컴퓨터 비전 개발의 토대를 마련한 기본 개념입니다. 여기에는 사진 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 개선, 분석 또는 수정하기 위해 알고리즘을 사용하는 것이 포함됩니다. 밝기, 대비, 색상 균형과 같은 매개변수를 조정하거나 노이즈를 필터링하여 디지털 이미지를 조작하고 개선할 수 있습니다. 이러한 방법은 컴퓨터 비전 모델에 의한 고급 분석을 위해 이미지를 준비합니다.

이미지 처리는 이미지를 개별 픽셀로 분해한 다음 각 픽셀을 조작하여 원하는 효과를 얻는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 가장자리를 감지하기 위해 알고리즘은 픽셀 값의 갑작스러운 변화를 확인합니다. 이를 통해 AI 시스템이 객체나 패턴을 정확하게 인식하는 것이 더 쉬워집니다. 스마트폰 사진 개선부터 보안 카메라 영상 개선, 더 나은 가독성을 위한 문서 스캔에 이르기까지 이미지 처리는 시각적 품질 개선이 중요한 일상적인 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다.

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이미지 처리 기술 살펴보기

다음은 주요 이미지 처리 기술의 몇 가지 예입니다.

• 템플릿 매칭: 이미지의 일부를 미리 정의된 템플릿과 비교하여 특정 패턴이나 객체를 찾습니다.

• 흐리게 하기(평활화): 픽셀 값을 평균화하여 이미지 노이즈와 디테일을 줄이며, 추가 분석을 위한 전처리에서 일반적으로 사용됩니다.

• 형태학적 연산: 팽창(객체를 더 크게 만듦), 침식(객체를 더 작게 만듦), 열기(작은 노이즈 제거) 및 닫기(작은 간격 채우기)와 같은 기술을 사용하여 이미지에서 객체의 모양을 조정합니다.

• 임계값 처리: 픽셀 강도를 기준으로 배경에서 객체를 분리하여 분할 및 특징 추출을 용이하게 합니다.

개발자는 종종 OpenCV, Pillow, Scikit-image, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 특수 도구를 사용하여 이미지에 이미지 처리 기술을 쉽게 적용합니다. 이러한 라이브러리는 미리 빌드된 기능과 최적화된 알고리즘을 제공하므로 복잡한 코드를 처음부터 작성할 필요가 없습니다. 

또한 여러 프로그래밍 언어를 지원하고 다른 도구와 잘 통합되며 광범위한 설명서를 제공하여 해당 분야에 대한 깊은 전문 지식이 없는 사람도 이미지 처리를 더 빠르고 효율적으로, 그리고 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

컴퓨터 비전은 어떻게 작동하나요?

오늘날 가장 발전된 컴퓨터 비전 모델 중 일부는 YOLO(You Only Look Once) 시리즈에서 비롯됩니다. 수년에 걸쳐 새로운 버전이 출시되었으며 각 버전마다 정확도와 효율성이 향상되었습니다. 최신 버전인 Ultralytics YOLO11은 훨씬 더 나은 정밀도와 성능을 제공합니다.

YOLO11과 같은 모델은 특정 객체를 인식하도록 사용자 정의 학습될 수 있으며 객체 감지, 인스턴스 분할 및 실시간 객체 추적을 포함한 여러 컴퓨터 비전 작업을 처리할 수 있습니다.

다음은 YOLO11이 지원하는 컴퓨터 비전 작업에 대한 간략한 개요입니다.

• 객체 탐지: 이미지 내에서 객체를 식별하고 위치를 찾습니다. 예를 들어 자율 주행 자동차를 위한 보행자 감지와 같습니다.

• 이미지 분류: 이미지에 개나 고양이가 포함되어 있는지 여부를 판단하는 것과 같이 전체 이미지에 레이블을 할당합니다.

• 인스턴스 분할(Instance segmentation): 이미지를 의미 있는 부분 또는 영역으로 나누어 의료 스캔에서 개별 장기를 분리하는 것과 같습니다. 

• 자세 추정: 제스처 또는 자세 조정 감지와 같이 객체의 움직임과 위치를 추적합니다. 사람에게 적용하면 실시간으로 신체 움직임을 분석하여 피트니스 추적 및 재활과 같은 애플리케이션에 유용합니다.

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컴퓨터 비전 및 이미지 처리 응용 분야

이제 컴퓨터 비전과 이미지 처리의 작동 방식에 대해 논의했으므로 실제 응용 분야와 중복되는 부분을 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전을 사용한 가축 모니터링

대규모 농장에서 가축을 어떻게 추적하는지 궁금한 적이 있습니까? 수백 마리의 동물을 수동으로 모니터링하는 것은 시간이 많이 걸리지만 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 동물 모니터링을 자동화할 수 있습니다. 

YOLO11은 동물을 실시간으로 감지, 추적 및 분석하여 농부들이 가축을 효율적으로 관리하도록 돕습니다. 이러한 유형의 분석에서 얻은 통찰력은 절뚝거림과 같은 건강 문제의 초기 징후를 감지하는 데 도움이 되어 보다 신속한 개입과 전반적인 동물 관리를 개선할 수 있습니다.

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이미지 처리를 이용한 가축 수 세기

마찬가지로, 이미지 처리는 우리나 헛간과 같은 통제된 환경에서 동물의 수를 세어 가축을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 균일한 배경을 가진 이미지에서 임계값 처리 및 윤곽선 감지(객체 경계를 식별할 수 있음)와 같은 이미지 처리 기술을 사용하여 동물을 감지하고 수를 셀 수 있습니다. 이러한 방법은 배경 제거, 가장자리 감지 및 분할과 같은 기술을 사용하여 가축의 모양을 식별합니다.

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이것이 컴퓨터 비전과 똑같이 들린다고 생각할 수 있습니다. 그렇다면 차이점은 무엇일까요?

주요 차이점은 이미지 처리는 보이는 것을 실제로 이해하지 않고 픽셀 값과 패턴을 분석한다는 것입니다. 개별적으로 동물을 세기 위해 가장자리와 모양을 감지하고, 일부 기술은 이미지에서 동물이 서로 가까이 서 있을 때도 분리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 컴퓨터 비전과는 달리 이미지 프로세싱은 개별 동물을 인식하거나 구별하지 않고 모양과 크기에 따라 계산만 합니다. 따라서 가축 수와 모니터링에는 유용하지만 한계가 있습니다. 동물이 겹치거나 위치가 바뀌거나 조명 조건이 달라지면 정확도에 영향을 받을 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 동물을 추적하거나 행동에 대한 통찰력을 제공할 수 없는데, 이는 컴퓨터 비전의 중요한 장점입니다.

컴퓨터 비전과 이미지 프로세싱은 함께 작동할 수 있습니다.

이미지 처리와 컴퓨터 비전은 밀접하게 연결된 분야로, 시각적 데이터 분석의 정확성과 효율성을 높이기 위해 함께 통합될 수 있습니다. 이미지 처리는 품질을 개선하고, 노이즈를 제거하고, 주요 특징을 강조하여 원시 데이터를 개선함으로써 컴퓨터 비전 모델이 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다. 

예를 들어, 법의학 분석에서 이미지 처리 및 컴퓨터 비전은 협력하여 범죄 현장에서 발견된 신발 자국을 분석할 수 있습니다. 대비 향상 및 가장자리 감지와 같은 이미지 처리 기술은 인쇄물의 선명도를 향상시켜 평가하기 쉽게 만듭니다. 대비 향상은 밝기와 선명도를 조정하여 세부 사항을 더 잘 보이게 하고, 가장자리 감지는 윤곽선을 선명하게 하여 더 나은 정의를 제공합니다.

이러한 기술을 사용하여 이미지를 처리한 후 컴퓨터 비전 모델은 패턴 매칭 기술을 사용하여 지문을 법의학 데이터베이스와 비교하여 식별 정확도를 높일 수 있습니다. 이러한 기술의 조합을 통해 수사관은 법의학 증거를 더 쉽게 처리하고 해석할 수 있습니다.

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주요 내용

컴퓨터 비전과 이미지 프로세싱은 시각적 데이터를 개선, 분석 및 해석하는 데 함께 사용됩니다. 이미지 프로세싱은 이미지 품질을 향상시키고 주요 특징을 추출하는 반면, 컴퓨터 비전은 더 나아가 통찰력을 제공합니다.

비전 AI가 계속 발전함에 따라 컴퓨터 비전 및 이미지 처리는 다양한 분야에서 자동화, 실시간 분석 및 의사 결정을 향상시킬 것입니다. 이미지 인식 개선에서 패턴 감지 개선에 이르기까지 이러한 기술은 비전 AI 시스템을 더욱 정확하고 효율적으로 만들고 실제 응용 분야에서 시각적 데이터를 이해할 수 있도록 할 것입니다.

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