마이크로소프트의 C#은 그리 어렵지 않게 OpenCV를 설치할 수 있는데요. 아직까지도 외부 언어들에 대해서는 에러가 발생하곤 합니다. 이번에 Visual Studio에서 Python을 개발하기 위한 환경을 구성하면서 여러가지 난관에 부딪히고 있네요... 아래와 같이 모듈을 찾을 수 없는 경우죠. 이외에도 app, key등등... 아나콘다로 시스템을 구성해도 버전 미스매치로 인해 발생되는 여러가지 상황들은 해결하기가 쉽지 않습니다-_-;

No module named 'cv2'

import cv2를 입력하면 모듈이 인식이 안됩니다. 하지만~ 대문자로 CV2를 import 시키면 인식하죠. 어떤 이유인지는 모르겠지만 Visual Studio의 PyPI로 설치하면 무언가 대소문자가 잘못되는듯 합니다. 뭐 예상만 할뿐~ 로우레벨까지 까볼(분석) 생각은 하지도 않게 되네요. 바쁘니까요-_-;

아무튼, 설치되어 있는 아나콘다3을 이용해서 설치해보기로 합니다. 윈도우 시작 메뉴 옆 검색창에서 anaconda를 입력하고 Anaconda Prompt (Anaconda3)을 클릭하세요. 아나콘다는 [ 여기 ]에서 다운로드 받을 수 있습니다.

아래와 같이 입력하고 설치하세요.

pip install opencv-python

뭐 비주얼 스튜디오에서 설치하는 것과 크게 다르지 않습니다. 그런데 왜 비주얼 스튜디오에서는 CV2로 모듈 이름이 만들어지는지 모르겠네요-_-; 아무튼 잘 되는지 확인해봐야겠죠? 간단한 샘플 코드인데요. Python 딥러닝 게시판에 있는 코드를 토대로 작성했습니다. [ 원본 블로그 보기 ] 솔루션 소스 코드는 첨부되어 있으니 다운로드 받아서 해보세요^^

import cv2 as cv
import numpy as np
 
img_rgb = cv.imread('images/test.png')
img_gray = cv.cvtColor(img_rgb, cv.COLOR_BGR2GRAY)
 
template1 = cv.imread('images/cactus1.png', 0)
template2 = cv.imread('images/cactus2.png', 0)
template3 = cv.imread('images/bird1.png', 0)
template4 = cv.imread('images/bird2.png', 0)
 
w1, h1 = template1.shape[::-1]
w2, h2 = template2.shape[::-1]
w3, h3 = template3.shape[::-1]
w4, h4 = template4.shape[::-1]
 
res1 = cv.matchTemplate(img_gray, template1, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
res2 = cv.matchTemplate(img_gray, template2, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
res3 = cv.matchTemplate(img_gray, template3, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
res4 = cv.matchTemplate(img_gray, template4, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
 
threshold = 0.8
loc1 = np.where(res1 >= threshold)
loc2 = np.where(res2 >= threshold)
loc3 = np.where(res1 >= threshold)
loc4 = np.where(res2 >= threshold)
 
for pt in zip(*loc1[::-1]):
    cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w1, pt[1] + h1), (0, 0, 255), 2)
 
for pt in zip(*loc2[::-1]):
    cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w2, pt[1] + h2), (0, 255, 0), 2)
 
for pt in zip(*loc1[::-1]):
    cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w3, pt[1] + h3), (0, 0, 255), 2)
 
for pt in zip(*loc2[::-1]):
    cv.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w4, pt[1] + h4), (0, 255, 0), 2)
 
cv.imshow('result', img_rgb)
cv.waitKey(0)

참고한 블로그의 결과와 다르게 나오는군요-_-; 아무튼 그래도 검출은 잘 되었네요. 아마도... 2번 실행된게 아닌가 생각됩니다.

아래는 얼굴 인식인데요. 이것도 그렇게 인식률이 좋지는 않네요. 머신 러닝 관련 자료들을 찾다보니 정말 다양한 형식으로 모델이 존재하고 방식도 천차만별인걸 알게 되었습니다. 어떤걸 선택해서 사용해야 할지 참 고민이네요...ㅋ

import cv2
import sys
 
image_file = "images/face.jpg"
cascade_file = "data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"
 
image = cv2.imread(image_file)
image_gs = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)
face_list = cascade.detectMultiScale(image_gs, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(150, 150))
 
if len(face_list) > 0:
    print(face_list)
    color = (0, 0, 255)
    for face in face_list:
        x, y, w, h = face
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness=8)
else:
    print("no face")
 
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)

위 코드를 실행하면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 50프로밖에 인식이 안되네요. 전체 솔루션 소스는 첨부해두었으니 관심 있는 분들은 다운로드 받아서 테스트 해보세요~

간단하게 에러만 해결하려고 했는데... 글을 적다보니 길어졌네요-_-;