OpenCV Python을 이용한 사진 종류 분류

문서 내 토픽

1. SIFT 특징 추출

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)는 영상의 특징점과 디스크립터를 추출하는 알고리즘입니다. 본 프로젝트에서는 기준 이미지와 검색 대상 이미지에서 SIFT 객체를 생성하여 특징점과 디스크립터를 계산합니다. 이를 통해 영상의 고유한 특성을 수치화하여 이후 매칭 과정에 사용합니다.
2. 특징 매칭 및 유사도 계산

BFMatcher와 FlannBasedMatcher를 사용하여 두 영상의 디스크립터를 매칭합니다. L2-Norm을 유사도 척도로 사용하며, 매칭된 특징점들의 거리의 평균값을 계산하여 영상 간 유사도를 정량화합니다. FlannBasedMatcher가 BFMatcher보다 처리 속도가 빠른 것으로 확인되었습니다.
3. 영상 전처리 및 데이터셋 구성

입력 영상을 1200x900 크기로 리사이징하고 그레이스케일로 변환하여 처리합니다. 데이터셋은 직접 촬영한 금계국 50장, 공유받은 금계국 50장, 직접 촬영한 장미 80장, 공유받은 장미 50장으로 구성되어 총 230장 이상의 스마트폰 영상을 사용합니다.
4. 검색 결과 정렬 및 출력

유사도를 기준으로 similarities 리스트를 오름차순으로 정렬하여 가장 유사한 상위 5개 영상을 추출합니다. 각 결과는 파일명과 유사도 값을 함께 표시하여 검색 결과의 신뢰도를 시각적으로 제시합니다.

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1. SIFT 특징 추출

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 특징 추출 알고리즘입니다. 스케일 변화, 회전, 조명 변화에 강건한 특징을 추출할 수 있어 이미지 매칭, 객체 인식, 3D 복원 등 다양한 응용에 활용됩니다. 다만 계산 복잡도가 높고 특허 문제가 있었던 점이 단점입니다. 현대에는 SIFT의 개선된 버전들과 ORB, AKAZE 같은 대체 알고리즘들이 개발되었지만, SIFT의 기본 원리와 효과성은 여전히 많은 연구와 실무에서 참고되고 있습니다. 특징 추출의 기초를 이해하는 데 필수적인 알고리즘이라고 평가합니다.
2. 특징 매칭 및 유사도 계산

특징 매칭은 추출된 특징점들을 비교하여 대응 관계를 찾는 핵심 과정입니다. 유클리드 거리, 코사인 유사도 등 다양한 유사도 측정 방법이 있으며, 각 방법의 선택은 응용 분야와 데이터 특성에 따라 달라집니다. 특히 RANSAC, KNN 기반 매칭 등의 기법을 통해 잘못된 매칭을 제거하고 신뢰도를 높일 수 있습니다. 효율적인 매칭 알고리즘은 이미지 검색, 스테레오 비전, 모션 추정 등에서 성능을 크게 좌우합니다. 실제 응용에서는 계산 속도와 정확도의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
3. 영상 전처리 및 데이터셋 구성

영상 전처리는 이미지 검색 및 분석 시스템의 성능을 결정하는 중요한 단계입니다. 정규화, 노이즈 제거, 해상도 조정, 색상 공간 변환 등의 전처리 과정을 통해 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 균형잡힌 데이터셋 구성은 모델의 일반화 성능을 보장합니다. 다양한 조건(조명, 각도, 스케일)의 이미지를 포함한 데이터셋은 알고리즘의 강건성을 테스트하는 데 필수적입니다. 전처리와 데이터셋 구성에 투자하는 것이 전체 시스템의 신뢰성과 효율성을 크게 향상시킨다고 봅니다.
4. 검색 결과 정렬 및 출력

검색 결과의 정렬과 출력은 사용자 경험을 결정하는 마지막 단계입니다. 유사도 점수, 신뢰도, 관련성 등 다양한 기준으로 결과를 정렬할 수 있으며, 이는 응용의 목적에 따라 가중치를 조정해야 합니다. 효과적인 결과 표현(순위, 시각화, 메타데이터 표시)은 사용자가 정보를 빠르게 이해하도록 돕습니다. 또한 검색 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, MAP 등의 지표를 활용하는 것이 중요합니다. 최종 출력 단계의 최적화는 전체 시스템의 실용성을 크게 향상시킵니다.