OpenCV 실전 활용 — 명함인식 만들기

이미지 인식에 관심있으신가요?

7 min readJan 6, 2017

OpenCV 그 이상의 이미지 인식을 위해서는 딥러닝 (CNN — Convolutional Neural Network) 이 필요합니다.

“딥러닝과 CNN을 이용한 이미지 인식” 을 빠르게 잘 배우는 길은 여기로 → https://pg.mycampus.io/?idx=79

명함인식을 구현하는 실전을 통해 Python기반으로 OpenCV를 활용하고 이미지를 처리하는 방법을 배웁니다.
OpenCV는 동일한 이름의 클래스, 메쏘드로 C++, Python 등 여러 언어로 제공되기 때문에, 안드로이드와 iOS에도 적용가능한 이미지 인식 및 처리 기술을 익힐 수 있습니다.
오프라인 세미나를 여러번 진행하며 더욱 개선된 내용을 온라인으로 제공합니다. 명함 인식에 바로 활용할 수 있는 소스 코드와 강의 슬라이드 파일이 제공됩니다.

강의 상세 내용

OpenCV 기초

색상추출
필터효과
객체인식
투영변환
머신러닝
OpenCV-Python 소개 및 설치
Jupyter Notebook 소개 및 설치

OpenCV 실전

이미지 읽기, 쓰기 및 표시하기
이미지 위에 도형 그리기
색상추출 구현하기
투영변환 구현하기 (Projection Transformation)
이미지에서 텍스트 영역만 찾아내기 구현

명함 인식의 각 단계별 구현

사진에서 명함 영역 찾기 — Canny Edge Detection, GaussianBlur(), Canny(), findContours(), approxPolyDP(), …
비스듬한 명함을 반듯한 사각형으로 변환하기 — 투영변환 (Projection Transformation), Affine Transformation, Warp Transformation, getAffineTransform(), warpAffine(), getPerspectiveTransform(), warpPerspective(), …
다른 조명 밝기의 영향을 제거하기, 사각형 명함 영역에서 텍스트 영역을 찾기 — adaptiveThreshold(), …
OCR 엔진을 이용하여 글자를 인식하기 — Tesseract활용, Microsoft Oxford 이미지 인식 서비스, MS Cognitive Services연동 및 활용

강의 및 소스코드에서 사용되는 OpenCV 함수들

cv2.Canny()
cv2.GaussianBlur()
cv2.VideoCapture()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.approxPolyDP()
cv2.arcLength()
cv2.boundingRect()
cv2.boxPoints()
cv2.contourArea()
cv2.convertScaleAbs()
cv2.createTrackbar()
cv2.cvtColor()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.dilate()
cv2.drawContours()
cv2.findContours()
cv2.getAffineTransform()
cv2.getPerspectiveTransform()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.imread()
cv2.imshow()
cv2.imwrite()
cv2.minAreaRect()
cv2.namedWindow()
cv2.rectangle()
cv2.resize()
cv2.threshold()
cv2.waitKey()
cv2.warpAffine()
cv2.warpPerspective()

OpenCV 관련 상수값 (함수들의 옵션값)

cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
cv2.COLOR_BGR2GRAY
cv2.IMREAD_COLOR
cv2.IMREAD_GRAYSCALE
cv2.RETR_LIST
cv2.RETR_TREE
cv2.THRESH_BINARY
cv2.WINDOW_NORMAL

“OpenCV를 활용하여 명함 인식 만들기” 인터넷 강의로 가기

세미나 하이라이트 동영상

소스의 데모 실행

인터넷 강의에서 제공하는 소스코드를 실행하여 노트북 웹캠으로 명함을 실시간으로 인식하는 데모 영상입니다

강의 (세미나) 내용 세미나

‘리멤버’(명함인식) 기술, 당신도 만들 수 있다 !

명함인식 서비스를 개발하려면 아래과 같은 처리 단계를 구현해야 합니다. 각각의 단계를 opencv 기반으로 구현하는 방법을 상세 설명합니다. 실제 동작하는 소스 코드를 제공하여 같이 실습을 하도록 합니다. 이 소스를 기반으로 명함 인식 기술과 유사한 다른 응용 앱들을 개발할 수 있을 것입니다. 그리고 open기반의 이미지 처리 및 인식 개발 과정에서 노하우와 trouble shooting 에 대하여 자유롭게 질의 응답하는 시간을 가질 것입니다.

명함 인식의 처리 단계(이를 위한 알고리즘 및 소스코드 제공)