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OPENCV2 v3 (기초+실무)

COURSE FOCUS

이 강의에서 배우는 핵심 실무

OpenCV v3에서 이미지를 읽고 출력한 뒤 색 변환과 크기 조절, NumPy 인덱싱으로 이미지의 일부를 다룹니다. Canny와 윤곽선 검출로 물체의 외곽을 추출하고 허프 변환과 Watershed를 살펴보며 형상과 영역을 찾는 방법을 익힙니다. 번호판을 단계별로 추출해 텍스트를 출력하는 실습까지 연결해 영상처리 기능의 적용 과정을 확인합니다.

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ALZIO DEEP GUIDE

OpenCV을 더 깊게 이해하기

21강은 v3 명칭의 Python·NumPy 기반 이미지·웹캠·필터·윤곽·히스토그램·푸리에·영상 실습과 kNN·Tesseract·번호판 문자 출력으로 이어집니다. 얼굴 영역 검출과 개인 신원 인식을 구분합니다.

공식 기술정보 확인21강 커리큘럼 연결2026 현재 기술정보

OPENCV2 v3 (기초+실무) · 21강 · 10시간 2분

01

OpenCV은 무엇인가

OpenCV는 영상과 이미지의 자료를 읽고 변환·분석하는 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 화면 표시와 픽셀 행렬·특징 검출·추적은 다른 작업입니다. 검출된 위치가 대상의 신원이나 의미를 항상 확정하지는 않습니다.

02

관련 플랫폼과 개발도구의 관계

C++ API와 Python 바인딩을 제공하며 core·imgproc·videoio·features2d 등의 모듈이 역할을 나눕니다. NumPy·시각화·외부 OCR 도구는 별도 생태계입니다. 같은 기능이라도 자료 구조와 호출 형태가 다를 수 있습니다.

03

OpenCV의 핵심 기능

기술 자체의 기능과 이 강좌의 직접 학습 범위는 다릅니다. 아래 연결 표시는 저장된 공개 커리큘럼에 근거합니다.

영상·행렬

크기·채널·자료형으로 픽셀을 다룹니다. 출력과 실제 값을 대조합니다. 파일이 열렸다고 처리 결과까지 맞는 것은 아닙니다.

기술 참고 · 직접 학습 여부는 아래 회차 연결표에서 확인

색·기하 변환

색 공간·크기·회전·원근을 변경합니다. 좌표와 보간 조건이 중요합니다. 표시용 변환과 분석 입력을 나눕니다.

기술 참고 · 직접 학습 여부는 아래 회차 연결표에서 확인

필터·형태학

잡음과 지역 구조를 처리합니다. 커널과 경계 조건을 확인합니다. 매개변수 하나가 모든 영상에 적합하지는 않습니다.

기술 참고 · 직접 학습 여부는 아래 회차 연결표에서 확인

윤곽·분할

경계와 영역을 찾아 형상을 읽습니다. 임계값과 잡음의 영향을 봅니다. 윤곽이 실제 물체 전체와 같다고 단정하지 않습니다.

기술 참고 · 직접 학습 여부는 아래 회차 연결표에서 확인

특징·매칭

점과 기술자를 비교합니다. 거리 기준과 기하 조건을 확인합니다. 매칭 성공이 대상 의미의 확정을 뜻하지 않습니다.

기술 참고 · 직접 학습 여부는 아래 회차 연결표에서 확인

영상·추적·OCR

시간 흐름과 영역·외부 문자 해석을 연결합니다. 카메라·코덱·외부 도구 조건을 봅니다. 각 과정의 직접 회차와 구분합니다.

기술 참고 · 직접 학습 여부는 아래 회차 연결표에서 확인

04

이 과정의 실제 작업 흐름

1~8강은 읽기·표시·저장·NumPy·색·크기·그리기·캡처·영상 저장·이벤트·조절바·합성·임계·아핀·원근입니다. 9~13강은 필터·형태학·에지·윤곽·형상과 히스토그램입니다.

14~16강은 평활화·주파수·푸리에·템플릿·허프·Watershed이고 17~19강은 HSV·배경·얼굴과 눈·영상 저장·차선·광학 흐름입니다. 20~21강은 kNN·외부 OCR·번호판 추출과 문자 출력입니다.

파일·배열
웹캠·이벤트
색·합성·변형
필터·윤곽
히스토그램·분할
영상·OCR

05

핵심 구조를 이해하는 방법

픽셀의 크기·채널·자료형과 좌표를 먼저 확인한 뒤 색 변환·필터·기하 변환·분할·특징 처리를 연결합니다. C++ Mat의 얕은 복사와 별도 자료 복사도 구분합니다. 영상은 프레임 순서·캡처·코덱 조건을 함께 확인합니다.

06

실무 적용과 결과 확인

2~13강에서 원본·채널·색 변환·마스크·윤곽을 단계별로 비교해 보세요. 다른 조명이나 임계값을 확인하는 추가 연습입니다. 흰 영역이 곧 검출 대상의 정확한 범위는 아닙니다.

17~21강은 프레임·검출 영역·저장 영상·OCR 문자열을 나누어 점검하세요. 문자 영역 추출과 해석의 오류를 구분하는 응용 제안입니다. 실도로 운영 정확도나 얼굴 신원 확인을 보장하지 않습니다.

07

이 강좌에서 집중할 전문주제

전문 축은 Python 배열과 영상 처리 단계의 연결입니다. 조절바·색 범위·마스크·형태학·윤곽을 연결하면 영상의 변화가 어느 단계에서 생겼는지 읽을 수 있습니다.

후반 번호판 실습은 영역 추출과 외부 문자 해석의 결합입니다. kNN·Tesseract를 OpenCV의 모든 내장 기능으로 취급하지 않습니다. OCR 출력과 실제 문자열을 대조하는 복습에 활용합니다.

08

현재 기술과 강좌 환경의 관계

과정명은 v3이며 세부 패치·Python·NumPy·OCR 버전은 미확정입니다. 기존 상수와 반환 형태는 사용 환경의 API와 대조합니다.

현재 OpenCV 4.x 문서는 개념 확인 기준입니다. 구형 예제를 그대로 호환한다고 보장하지 않으며 최신 API 전체를 본 과정 범위로 바꾸지 않습니다. v3·v4 과정의 언어와 실습 방향도 다릅니다.

09

목적에 맞는 기술 선택과 비교

아래 비교는 목적과 작업 구조를 선택하기 위한 안내입니다. 다른 기술 전체를 본 강좌에서 가르친다는 뜻은 아닙니다.

목적에 맞는 기술 선택과 비교
선택지	작업 접근	이 강좌와의 관계
743번	Python 배열·영상·OCR	본 과정
834번	C++ Mat·수학·특징·추적	별도 구현 방향
Tesseract	문자 해석 도구	외부 OCR 연결

10

기술개념과 알지오 커리큘럼 연결

회차는 공개 커리큘럼의 실제 순서입니다. 실습 후 응용 제안과 현재 기술 참고정보를 강의에서 제공하는 실습으로 해석하지 않습니다.

기술개념과 알지오 커리큘럼 연결
기능·개념	무엇인가	실무 의미	강좌 회차	학습 상태
입출력·이벤트·변환	Python 배열·웹캠·합성	픽셀과 좌표	1·2·3·4·5·6·7·8강	강좌에서 직접 학습
필터·형상	형태학·윤곽·통계	중간 결과	9·10·11·12·13강	강좌에서 직접 학습
주파수·분할	푸리에·템플릿·허프·Watershed	분석 조건	14·15·16강	강좌에서 직접 학습
영상 실무	HSV·얼굴 영역·차선·흐름	프레임 결과	17·18·19강	강좌에서 직접 학습
문자 추출	kNN·Tesseract·번호판	외부 도구와 결과	20·21강	강좌에서 직접 학습

11

처음 배울 때 자주 생기는 오해

cv2라는 이름이 버전2인가?

모듈 이름과 제품 버전은 다릅니다. 과정명은 v3입니다. 세부 환경은 따로 확인하세요.

BGR와 RGB가 같은 배열인가?

채널 순서가 다릅니다. 2강의 변환을 대조합니다. 색이 보인다는 사실만으로 순서가 맞다고 보지 않습니다.

윤곽이 물체 의미를 확정하나?

영상의 경계를 처리합니다. 대상 해석은 별도입니다. 11~13강의 결과를 원본과 비교하세요.

얼굴 검출이 개인 인증인가?

영역 검출과 신원 확인은 다릅니다. 17~18강의 제목을 인증 보장으로 확대하지 않습니다. 실제 결과를 대조합니다.

Tesseract가 OpenCV 내장인가?

외부 OCR 도구입니다. 20~21강의 연결을 구분합니다. 자료 전달과 문자열 결과도 나누세요.

v3 예제가 v4에서도 그대로 되나?

API와 의존성을 확인해야 합니다. 세부 버전은 미확정입니다. 변경된 인수와 반환 형태를 대조합니다.

12

다음 학습 방향

OPENCV2 v4 (with C++) 기초+실무

C++ Mat와 특징 매칭·추적을 다른 과정으로 확장합니다.

자료 보기 →

사이킷런 [머신러닝]

학습 자료 분할과 모델 평가를 별도로 보강합니다.

자료 보기 →

OpenCV 관련 과정 비교

입문·실무·심화 과정의 실제 커리큘럼을 목적에 맞게 비교합니다.

자료 보기 →

실습과 복습 계획

새 환경에서 예제를 확인하고 학습 계획을 세우는 방법을 살펴봅니다.

자료 보기 →

OPENCV2 v3 (기초+실무)

OPENCV2 v3 (기초+실무)

OPENCV2 v3 (기초+실무)

강의구성
(21강) 전체 : 10시간 2분|평균 : 28분40초

이용기간/강사
1개월2개월
알지오 R&D [IT]

증빙가능
수료증, 수강증, 학습진도

수강료
190,000원95,000원

?

수강 전 꼭 확인하세요

수강 전 자주 묻는 내용을 간단히 안내드립니다.

Q 초보자도 교재 없이 수강 가능한가요? 프로그램 정보는?

A

네, 영상과 실습자료로 쉽게 학습할 수 있습니다. 알지오는 원격평생교육원으로 프로그램 관련 정보는 제공하지 않습니다.

01.30분 설치 및 세팅, 기본 이미지 출력
imread, IMREAD_ANYCOLOR, IMREAD_REDUCED, imshow, waitKey, destroyAllWindows, imwrite

관련 내용 설치, Debug, Release, 환경설정, IMREAD_COLOR, IMREAD_REDUCED, imwrite
02.28분 이미지 부분 확대 COLOR변환, 여러 이미지 한번에
Numpy, matplotlib, float32, numpy, array, x~yticks, plt, cmap, interpolation, pyplot, cvtColor, BGR2RGB, imwrite, resize, interpolation, circle, ellipse

openCV2, numpy, mataplotlib, imread, imshow, resize & BGR2RGB, float32, BGR2RGB & circle & ellipse
03.26분 이미지 & 영상 - 드로잉, 웹캠 실습및 저장
circle, ellipse, line, putText, imwrite, VideoCapture, VideoWriter, fourcc, cvtColor, putText, imwrite, set, CV_CAP_PROP_FRAME, while True, isOpened, read, release, int, (*'XVID'), write, release

circle & ellipse, line, 웹캠 (VideoCapture), while True, VideoWriter, CAP_PROP_FRAME
04.31분 영상 프레임, 드로잉 이벤트
setMouseCallback, namedWindow, waitKey, release, destroyAllWindows, matplotlib.pyplot as plt, rectangle, def, flags, param, EVENT_FLAG_LBUTTON, global, EVENT_LBUTTONDOWN, EVENT_MOUSEMOVE, EVENT_LBUTTONUP, not

파일읽어오기, Video Capture, rectangle, setMouseCallback, waitKey
05.26분 이미지 & 영상 - 드로잉, 이미지 조절바 활용
RGB및 그레이 조절, createTrackbar, getTrackbarPos, Canny, 원본 추가로드

시작화면, Webcam drawing, 단축키설정, set mouse callback, createTrackba, getTrackbarPos, 그레이 조절
06.26분 이미지 테두리 및 합성, Numpy indexing
resize, createTrackbar, getTrackbarPos, threshold, shape, size, dtype, itemset, copyMakeBorder, add, subtract

이미지띄우기, threshold, shape, 좌표값, resize, matplotlib-plt
07.30분 이미지 & 영상 - 합성 및 연산 임계처리
createTrackbar, addWeighted, cvtColor, bitwise_not, bitwise_and, add, VideoCapture, set, read, array, inRange, uint8, range, subplot

addWeighted, 임계치, VideoCapture, 컬러배경변경
08.28분 이미지 & 영상 - 변형, 컬러 필터
threshold, adaptiveThreshold, resize, warpAffine, getRotationMatrix2D, float32, getAffineTransform, , getPerspectiveTransform, warpPerspective, VideoCapture, inRange, bitwise_and

임계값, resize, float32,warpAffine, getAffineTransform, 컬러,필터
09.28분 이미지 & 영상 - 부드럽고 선명하게
ones, zeros, array, filter2D, blur, kernel, mask, GaussianBlur, medianBlur, bilateralFilter, erode, dilate

ones, filter2D, blur, medianBlur, array, erode
10.28분 이미지 & 영상 - 물체의 라인 종류별 추출
morphologyEx, Dilation, Erosion, Opening & Closing, MORPH_, COLOR_BGR2HSV, inRange, erode, dilate, Canny, Sobel, Laplacian, CV_64F, CV_8U

Opening & Closing, morphologyEx, MORPH_, Canny, Sobel, Laplacian
11.26분 이미지 & 영상 - 물체의 외각선 잡티없이 추출
Laplacian, cv2.CV_64F, Canny, pyrDown, pyrUp, findContours, drawContours, RETR_TREE, RETR_EXTERNAL, RETR_LIST, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_NONE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, CHAIN_APPROX_TC89_L1, CHAIN_APPROX_TC89_KCOS, contourArea

Laplacian, pyrDown/Up, drawContours, CHAIN_APPROX, contourArea, print
12.23분 물체의 변곡점 정의
cvtColor, threshold, findContours, contours, contourArea, fitEllipse, ellipse, boundingRect, rectangle, minEnclosingCircle, circle, minAreaRect, boxPoints, int, cv2.drawContours, range

시작화면, Original/Result, findContours, contours, fitEllipse, minEnclosingCircle, 중심부변형
13.33분 물체의 변곡점 정의 및 히스토그램
CHAIN_APPROX_SIMPLE, arcLength, approxPolyDP, fitEllipse, boxPoints, getStructuringElement, arcLength, zeros, mask, bitwise_and, calcHist, xlim, ylim

시작화면, 사각형 구분, getStructuringElement, Canny, 히스토그램
14.31분 히스토그램2, 주파수분석, 푸리에
cumsum, np.ma.masked_equal, np.ma.filled, alls, equalizeHist, createCLAHE, apply, resize, np.hstack, calcHist, np.histogram, np.log, np.fft.ifftshift, np.fft.ifft2, np.abs, np.uint8, threshold, subplot

히스토그램, np.hstack, calcHist, 푸리에 변환
15.30분 푸리에 관련
magnitude, np.fft.ifftshift, idft, magnitude, matchTemplate, minMaxLoc, TM_SQDIFF, TM_SQDIFF_NORMED, rectangle

고주파영역, 템플릿의 매칭, matchTemplate, minMaxLoc, V / H 적용
16.28분 허프에서 Watershed까지
HoughLines, HoughLinesP, medianBlur, HoughCircles, around, circle, morphologyEx, dilate, distanceTransform, np.uint8, subtract, connectedComponents, watershed, range

시작화면, HoughLinesP, HoughCircles, dilate, connectedComponents
머신러닝 [실무]
17.27분 영상실무 1
HSV 종류별 검출, 영상배경 특수효과, 원하는내용 영상에 출력, 초당프레임 출력, 얼굴 윤곽 눈 입 검출하기

gray cam, HSV 종류별 검출, 영상배경 분할, Put Text, 초당프레임, 얼굴,눈,입 검출
18.33분 영상실무 2
얼굴 인식 된 미디어 저장, 얼굴, 눈, 눈동자 입, 영상마다 다른 왜곡방법

원형 얼굴인식, 입 인식, 눈 인식, 원근기법, Circle, 넓이/높이
19.31분 영상실무 3
영상 HSV 컬러범위 검출, 도로 주행차선 실시간 검출, 광학흐름 코너 감지

시작화면, HSV컬러 검출, 차선 검출, mediHSV, allplay, 코너/외곽감지, 광학흐름, getTrackbarPos
20.23분 검출 의 모든것 1
kNN, mglearn, Tesseract-OCR 텍스트 출력

openCV소스, Scatter, KNN, mglearn, 프로그램설치, Tesseract-OCR, lang
21.36분 검출 의 모든것 2
번호판 단계별 추출해서 텍스트 출력

번호판 텍스트출력, class 함수, CARNumber, findContours, 이미지추출

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