[데브코스] 5주차 - OpenCV abstract and install

OpenCV 개요

openCV란 Open Source로 개발되고 있는 컴퓨터 비전과 머신러닝에 대한 소프트웨어 라이브러리다.

공식 사이트

OpenCV를 사용하는 이유

• 무료 사용 : BSD/Apache 2 라이선스를 따르기 때문에 학교/회사 등으로 상업적 사용도 가능
• multiple interface: c, c++, python, java 등 많은 곳에서도 사용가능
• multiple platform: windows, linux,mac OS, IOS, Android
• optimized: 최신 CPU 버전을 지원, 멀티 코어 프로세싱, openCL/CUDA 지원
• 구글 지도, 침입자 감지, 로봇 네비게이션 등 많은 곳에서 사용

OpenCV 역사

• 1998년: intel 주도로 시작하여 오픈 소스로 개발되었다.
• 2006년: C로 구현되어 함수, 구조체를 가지고 있었다.
• 2009년: C++로 전환하여 클래스로 영상 데이터를 다루기 시작했다.
• 2015년: OpenCV 프로젝트 구조 개선, GPU, IPP 활용 확대
• 2017년: DNN 모듈 지원
• 2018년: C++ 11 지원, DNN 지원 강화
• 2021년: OPENCV 4.5.5 개발

OpenCV 구성

OpenCV 모듈

• OpenCV는 모듈(module)이라고 부르는 다수의 라이브러리들의 집합이다.
• OpenCV 모듈은 크게 메인 모듈과 추가 모듈로 나눌 수 있다.

1. 메인 모듈
   • 핵심 기능, 널리 사용되는 기능, 기반 기능
   • https://github.com/opencv/opencv

모듈 이름	설명
core	행렬, 벡터 등의 opencv 핵심 클래스와 연산 함수를 정의
imgcodecs	영상 파일 입출력
imgproc	필터링, 기하학적 변환, 색 공간 변화 등의 영상 처리 기능
objdetect	얼굴, 보행자 검출 등의 객체 검출
highgui	영상의 화면 출력, 마우스 이벤트 처리 등의 사용자 인터페이스 기능
ml	머신러닝 알고리즘
dnn	심층 신경망, DNN 기능
java, js, python	java, js, python 인터페이스를 지원
video	옵티컬 플로우, 배경 차분 등의 동영상 처리 기술
videoio	동영상 파일 입출력
world	여러 OpenCV 모듈을 포함하는 하나의 통합 모듈

1. 추가 모듈
   • 최신 기능, 널리 사용되지 않는 기능, 특허가 걸려있는 알고리즘, HW 의존적 기능(CUDA)
   • https://github.com/opencv/opencv_contrib/

모듈 이름	설명
cudaxxx	cuda를 이용해서 컴퓨터 비전을 빠르게 동작

컴퓨터 비전 처리 과정과 필요한 OpenCV 모듈 구성

1. 영상 입출력 : core,videoio, imgcodecs
2. 전처리 : imgproc, photo
3. 특징 추출 : imgproc, features2d
4. 객체 검출,영상 분할 : imgproc, objdetect
5. 분석(객체 인식, 포즈 추정, 움직임 분석, 3D 재구성) : calib3d, video, stitching, ml, dnn
6. 화면 출력, 최종 판단 : highgui, ml ,dnn

이 모든 모듈을 통합한 world라는 모듈을 사용하면 된다. 필요하지 않은 것도 포함되어 용량이 커지긴 하나 편리하기 때문에 이를 많이 사용한다.

openCV 관련 사이트

opencv 사이트 : http://opencv.org/

opencv 4.x에 대한 도움말 : https://docs.opencv.org/4.x/

opencv에 대한 질문과 답변 사이트 : https://forum.opencv.org/

opencv 메인 모듈 깃허브 : https://github.com/opencv/opencv/

opencv 추가 모듈 깃허브 : https://github.com/opencv/opencv_contrib/

페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/opencvprogramming

OpenCV 설치

OpenCV 설치 : opencv 헤더 파일, LIB 파일, DLL 파일을 컴퓨터에 생성하는 작업

앞의 두 파일은 OpenCV 프로그램을 빌드할 때 필요한 파일이고, DLL 파일은 OpenCV 프로그램을 실행할 때 필요한 파일이다.

 

• 설치 방법

1. 설치 실행 파일 이용
   • 장점
     • 설치가 빠르고 간단
     • 미리 빌드된 DLL, LIB 파일 제공
   • 단점
     • OpenCV 추가 모듈이 미지원
     • Windows 64비트 운영 체제만 지원
2. 소스 코드 직접 빌드
   • 장점
     • 자신의 시스템 환경에 최적회된 DLL, LIB 파일을 생성 가능
     • 원하거나 원치 않는 옵션을 선택이 가능 (extra modules, parallel_for backend, etc)
   • 단점
     • 빌드 작업이 복잡하고 시간이 오래 걸린다.

1. 설치 실행 파일 활용

1.설치 파일 다운로드 : https://opencv.org/releases 또는 https://github.com/opencv/opencv/releases 로 가서 자신의 운영체제 클릭하면 opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe 파일 다운로드이 가능하다.

위치를 정하고 extract를 클릭하면 된다.

opencv
    ⊢ build     // dll, lib파일, header파일이 저장
        ⊢ include
            ∟ opencv2
                ∟ ... // header들
        ∟ x64
            ⊢ vc14  // visual studio 15 
            ∟ vc15  // visual studio 17을 이용해서 빌드된 파일들
                    // 2022에서도 사용 상관 없음
                ⊢ bin   // dll 파일들 존재
                    ⊢ ...
                    ⊢ ~55.dll // 릴리즈용으로 빌드된 파일
                    ∟ ~55d.dll // 디버깅용으로 빌드된 파일
                ∟ lib
                    ⊢ ...
                    ⊢ ~55.lib // 릴리즈용으로 빌드된 파일
                    ∟ ~55d.lib // 디버깅용으로 빌드된 파일
	∟ sources   // opencv 메인 모듈 소스 코드

2.환경 변수 등록

2-1. 환경 변수 새로 만들기

opencv를 편리하게 사용하기 위해서는 opencv 폴더 위치를 시스템 환경 변수에 등록해야 한다. 그래야 opencv를 사용하는 프로그램이 dll파일을 찾아서 정상적으로 실행된다.

설정 -\> 시스템 -\> 정보 -\> 고급 시스템 설정 -\> 환경 변수 로 이동해서 <user-id>에 대한 사용자 변수 새로 만들기 선택

• 변수 이름: OPENCV_DIR
• 변수 값: C:\opencv\build

2-2. 환경 변수 PATH 편집

이를 하는 이유는 다른 라이브러리를 사용할 때 더 효과적으로 사용할 수 있기 때문이다.

이 후 다 확인하면 등록이 된다. 등록 확인을 위해 명령 프롬포트를 켜서 opencv_version을 타이핑하면 버전이 나온다.

> opencv_version
4.5.5

 

 

2. 소스코드로 직접 설치

• 참고 자료

 

1.소스코드 다운로드

$ mkdir opencv && cd opencv
$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git
$ git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib

 

2.openCV 빌드를 위한 디렉토리 구조 생성

$ mkdir build

 

3.cmake-gui 실행

실행 후 source code에는 opencv.git 을 한 폴더를, build binaries에는 build 폴더를 지정한다.

 

4.configure 버튼 누르기

configure 버튼을 누르면 환경 설정 창이 뜬다.

1. generator for this project : visual studio 17 2022
2. optional platform for generator : x64
3. use default native compilers
4. finish

 

그리고 나와서, 필요한 옵션들을 선택한다. 중요 표시된 부분은 반드시 해줘야 하고, 나머지는 추가로 해주면 된다.

1. (✨중요) BUILD_opencv_world
2. EIGEN_INCLUDE_PATH
3. INSTALL_C_EXAMPLES
4. OPENCV_DNN_CUDA
5. OPENCV_ENABLE_NONFREE

여기서 나의 경우 DNN_CUDA가 오류가 발생하여, 체크하지 않았다.

 

다 선택한 후 configure 버튼을 눌러 설정을 반영시키고, 다 되면, generate 버튼을 누른다. 이 또한 다 수행되면 그 옆에 open project를 누른다. 누르게 되면 visual studio가 열린다.

여기서 빌드 -> 솔루션 빌드를 해준다.

 

다되면, INSTALL 폴더에 옮겨야 하므로, CMakeTargets -> INSTALL 파일을 우클릭하여 빌드해준다.

 

다하고 나면, 환경 변수 편집과 visual studio를 설정해줘야 한다. 이 부분은 위에서 설명한 것과 동일하다.

OPENCV 프로그램 개발 환경 설정

HelloCV 프로젝트 만들기

1.Visual C++ 새 프로젝트 만들기

2.빈 프로젝트 클릭

3.프로젝트 이름: HelloCV, 위치는 임의이 폴더, 하단의 솔루션 및 프로젝트를 같은 디렉토리에 배치 를 클릭 - 솔루션은 여러 개의 프로젝트를 관리할 수 있는 컨테이너라고 할 수 있다. - 새 프로젝트를 만드는데, 이 프로젝트를 담기 위한 솔루션이 만들어진다. - 좀 복잡한 프로그램을 만들 경우 솔루션을 다른 곳에 만들기도 한다.

4.만들기 클릭

5.생성된 파일로 가보면 sln 파일이 있다. 이것이 솔루션 파일, vcxproj 파일이 프로젝트 관리 파일이다. 나머지는 visual studio에서 관리를 위한 파일이다.

6.프로젝트 -> 새 항목 추가 -> c++ 파일을 클릭

7.아래 소스코드 작성

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp" // opencv관련 헤더 파일, 
// 이는 설치한 opencv/bulid/include/opencv2/opencv.hpp 가 있다.

int main()
{
	std::cout << "Hello OpenCV " << CV_VERSION << std::endl;
}

8.opencv 헤더 파일 위치 지정

현재에는 아직 opencv.hpp를 인식하지 못하여 불러오지 못한다. 그래서 직접 지정을 해줘야 한다.

• 프로젝트 -> HelloCV 속성 -> 구성 속성 -> C/C++ -> 일반
• 추가 포함 디렉토리 항목에 $(OPENCV_DIR)\include 입력

이 때, 절대적 위치를 작성해줄 수 있지만, 이전에 시스템에 환경 변수를 등록했었다. $(OPENCV_DIR)이란 OPENCV_DIR이라는 이름의 환경변수를 불러오겠다는 것이다. 환경 변수를 지정해주지 않았다면 오류가 날 것이다.

여기서 상단에 구성을 보면 활성(debug) 이외에도 releases가 있을 것이다. 디버그 모드는 개발하는 동안 디버깅하면서 버그를 찾고 에러를 수정하는 모드이고, 릴리즈모드는 개발이 끝나서 프로그램을 배포할 때 사용하는 모드다. dedug를 클릭해서 수정한다.

또한, 구성 옆에 그 옆에 플랫폼도 x64가 맞는지 잘 확인한다.

9.opencv lib 파일 위치 지정

• 프로젝트 -> HelloCV 속성 -> 구성 속성 -> 링커 -> 일반
• 추가 라이브러리 디렉토리 항목에 $(OPENCV_DIR)\x64\vc15\lib 입력

10.추가 종속성

• 프로젝트 -> HelloCV 속성 -> 구성 속성 -> 링커 -> 입력
• 추가 종속성 항목에 화살표를 클릭하고 편집을 클릭한 후 opencv_world455d.lib를 입력한다. 이 때, 구성이 debug이어서 455d.lib을 지정해줬다. 만약 릴리즈 모드라면 d를 뺀 455.lib을 입력해야 한다.

릴리즈모드도 따로 동일하게 해줘야 한다.

이렇게 설정을 마치고 솔루션 빌드를 누르면 아래 오류가 있는지 확인할 수 있다. 오류가 없으면 C:\coding\opencv\HelloCV\x64\Debug에 HelloCV.exe 파일이 생성되었다고 나올 것이다. 실제로 파일 탐색기로 들어가보면 파일이 존재하고 이를 더블클릭하면 바로 꺼지면서 확인이 어렵다.

따라서 파일 주소창에 cmd를 입력하면 프롬포트에 현재 주소 기준으로 켜질 것이다. 여기서 HelloCV.exe를 입력하면 버전이 나온다.

> HelloCV.exe
Hello OpenCV 4.5.5

또는 편리하게 상단에 디버그 -> 디버깅 시작 또는 디버깅하지 않고 시작 을 누르면 바로 나온다. 그러나 현재는 종단점을 설정하지 않아서 바로 프로세스가 종료된다.