안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 이번에 새롭게 추가된 이미지 필터 저장 액션에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 액션을 어디에 사용할까~ 궁금하실 수 있는데요. 우선, 아래 글을 먼저 읽어보세요. 게임의 몬스터나 자동 입력 방지 캡챠와 같은 것들을 딥러닝으로 학습할 때 이미지 전처리가 필요할 수 있습니다. 물론, 전처리 없이 학습시켜도 되는것들이 있지만요. 아무튼, 업무적으로 어디에 응용할지는 생각해봐야겠지만 제 경우에는 딥러닝을 위한 데이타셋을 만들 때 주로 사용합니다.

[ 이미지의 특정 영역만 잘라서 저장하기 ]

 

테스트를 위해 엔지엠 매크로를 실행하고, 새로운 스크립트를 하나 추가하세요.

 

 

필터를 테스트할 원본 이미지는 아래 개구리 그림입니다.

 

 

스크립트에 이미지 필터 저장 액션을 추가하세요.

 

 

아래 동영상을 참고해서 윈도우 화면에서 캡쳐할 영역을 선택하세요. 영역 선택은 마우스로 드래그한 후 F1을 누르면 선택됩니다.

 

 

속성창에서 저장 위치를 클릭한 후 바탕화면을 선택 했습니다. 이미지의 이름은 filter.png입니다. 덮어쓰기 속성이 False이기 때문에 파일명 뒤에 자동으로 유니크한 숫자를 붙여줍니다.

 

 

아래 그림과 같이 속성창에서 가우시안 효과를 30으로 설정하세요.

 

 

매크로를 실행한 후 바탕화면에 저장된 그림을 열어보면 아래와 같이 흐림 필터 효과가 적용된 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

이번에는 반전을 True로 변경하고, 다시 실행 해보세요. 가우시안 효과는 다시 0으로 초기화 시키세요.

 

 

매크로를 실행한 결과는 아래 그림처럼 색이 반전됩니다. 이외에도 OpenCV나 딥러닝 학습에 필요한 라플라이스나 외각선 처리등등... 다양한 필터들이 존재합니다.

 

 

이미지 전처리 또는 딥러닝을 할 때 가장 많이 사용하는 필터는 이진화입니다. 아래 그림처럼 옵션들을 입력하고, 매크로를 실행하세요.

 

 

결과는 아래와 같이 단순한 이미지로 바뀝니다. 이렇게 이미지를 단순화해서 기계 학습을하면 모델에서 검출하기가 더 쉬워집니다. 외부 간섭 요인들을 최대한 배제하는게 품질면에서 더 뛰어나기 때문이죠. 그러나, 학습 모델에 사용될 데이타셋만 단순화한다고 해서 이미지가 검출되는건 아닙니다. 인풋(Input)이미지도 이와 비슷하게 단순화 시켜야 합니다.

 

 

엔지엠 RPA 매크로 에디터의 이미지에도 동일한 필터가 존재합니다. 그래서, 동일하게 전처리된 이미지를 사용할 수 있게됩니다.

 

 

위 동영상처럼 이미지 에디터에서 실시간으로 변화하는 이미지를 확인하면서 전처리 이미지를 만들어야 합니다. 그리고, 액션에서 해당 값들과 동일하게 입력해서 사용하는게 바람직합니다. 이미지 필터 저장에서 임의의 값을 넣고, 실행하고, 결과를 확인하는건 많은 노력과 시간을 허비하게 만들겁니다. 그래서, 이미지 에디터에서 각각의 필터와 값들을 하나씩 변경해가면서 기계학습, 딥러닝에 좋은 이미지를 확인하는게 좋습니다.

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