135 컴퓨터비전_기초
컴퓨터비전 기초는 이미지 처리, 객체 탐지, 세그멘테이션, OCR, 비전 모델 배포의 기본 흐름을 OpenCV·YOLO·Roboflow 중심으로 익히는 과정이다.
0. 교육을 하는 이유와 궁극적인 목표
컴퓨터비전 기초 교육의 궁극적인 목표는 학습자가 이미지 분류에 한정되지 않고 영상·이미지에서 객체 위치, 영역, 텍스트, 움직임을 인식하는 전체 비전 AI 흐름을 이해하고, OpenCV 전처리부터 YOLO 탐지 모델 데모까지 제작할 수 있게 하는 것이다. 전문 컴퓨터비전 유료 과정의 흐름처럼 이미지 처리, 라벨링, 탐지, 세그멘테이션, OCR, 엣지 배포 개념을 실전 프로젝트로 연결한다.
참고한 유료형 교육 흐름
- OpenCV 이미지 처리와 딥러닝 기반 객체 탐지를 함께 다루는 민간 CV 부트캠프 방식
- Roboflow·CVAT로 탐지/세그멘테이션 데이터셋을 만들고 YOLO 계열 모델을 학습하는 실무형 과정
- OCR, 포즈 추정, 영상 프레임 분석 등 비전 응용을 프로젝트로 확장하는 전문 트랙
- ONNX·TensorRT·Jetson 배포 개념을 소개하며 모델 속도와 정확도를 함께 평가하는 과정
입문 · 1일
컴퓨터비전 입문 실습 교육과정
이미지를 숫자 데이터로 보고 기본 처리를 수행한다.
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 이미지 구조를 이해한다 | OpenCV로 이미지를 불러와 width, height, channel, pixel value를 확인한다. RGB와 BGR 차이, grayscale 변환, resize, crop 결과를 직접 비교한다. |
| 목표 2 | 기초 필터를 적용한다 | blur, threshold, edge detection을 적용해 이미지 특징이 어떻게 드러나는지 관찰한다. 조명 변화와 노이즈가 threshold 결과에 미치는 영향을 샘플 이미지로 비교한다. |
| 목표 3 | 간단한 비전 과제를 정의한다 | 출입문 사람 수 세기, 불량품 위치 찾기, 영수증 글자 읽기 등 문제를 과제 카드로 정리한다. 분류, 탐지, 세그멘테이션, OCR 중 어떤 방식이 맞는지 선택하고 이유를 설명한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, Google Colab, NumPy, Matplotlib, sample image dataset |
|---|---|
| 강사 스펙 | OpenCV 기초, 이미지 구조 설명, 비전 과제 유형 분류 지도 경험 3년 이상 |
| 수업대상 | AI 입문자, 메이커 교육생, 교사 연수생, 비전공 개발 입문자 |
| 소요시간 | 4-6시간 |
| 준비물 | 노트북, Colab 계정, 샘플 이미지 폴더, OpenCV 실습 노트북 |
| 산출물 | 이미지 처리 실습 노트북, 필터 비교표, 비전 과제 정의 카드 |
| 평가방법 | 이미지구조 25%, 필터실습 30%, 과제분류 25%, 결과정리 10%, 참여도 10% |
초급 · 3일
OpenCV 기반 영상처리 기초 과정
카메라·영상 프레임을 처리하고 규칙 기반 비전 기능을 만든다.
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 영상 프레임을 다룬다 | OpenCV VideoCapture로 웹캠 또는 동영상 파일을 읽고 프레임 단위 처리를 수행한다. FPS, frame size, codec 정보를 확인하고 처리 속도 저하 원인을 기록한다. |
| 목표 2 | 객체 영역을 추출한다 | 색상 범위 마스크, contour detection, bounding box를 이용해 특정 색 객체를 검출한다. 조명 변화와 배경색이 검출 결과에 미치는 영향을 실험하고 보정 규칙을 만든다. |
| 목표 3 | 간단한 카운팅 앱을 만든다 | 선 통과 카운팅 또는 영역 진입 카운팅 로직을 구현한다. Streamlit 또는 로컬 Python 화면에 카운트 값과 검출 박스를 표시한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, NumPy, Streamlit, Jupyter Notebook, 웹캠 또는 샘플 영상 |
|---|---|
| 강사 스펙 | OpenCV 영상처리, contour 기반 검출, 실시간 프레임 처리 경험 3년 이상 |
| 수업대상 | Python 기초 가능자, 로봇·IoT 교육생, 영상처리 입문자 |
| 소요시간 | 12-18시간 |
| 준비물 | 웹캠, 샘플 mp4 영상, 노트북, OpenCV 설치 환경, 테스트 물체 |
| 산출물 | 영상 프레임 처리 코드, 색상 객체 검출기, 간단 카운팅 앱 |
| 평가방법 | 프레임처리 25%, 객체추출 30%, 카운팅로직 25%, UI표시 10%, 발표 10% |
초급 · 1주
YOLO 객체 탐지 기초 과정
라벨링부터 YOLO 학습·평가까지 객체 탐지 프로젝트를 수행한다.
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 탐지 데이터셋을 만든다 | Roboflow 또는 CVAT에서 bounding box 라벨을 만들고 train/valid/test로 나눈다. 라벨 누락, 박스 크기 오류, 클래스 혼동을 검수 체크리스트로 점검한다. |
| 목표 2 | YOLO 모델을 학습한다 | Ultralytics YOLO로 커스텀 데이터셋을 학습하고 mAP, precision, recall을 확인한다. image size, epochs, confidence threshold를 바꿔 탐지 성능과 속도 변화를 비교한다. |
| 목표 3 | 탐지 결과를 시각화한다 | 이미지·영상에 bounding box와 confidence score를 표시한다. 오탐지와 미탐지를 따로 모아 데이터 보강 계획을 작성한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, Ultralytics YOLO, Roboflow, CVAT, Google Colab GPU, OpenCV, FiftyOne |
|---|---|
| 강사 스펙 | YOLO 탐지 모델 학습, 라벨링 검수, mAP 해석 지도 경험 4년 이상 |
| 수업대상 | AI 프로젝트반, 제조·안전 비전 입문자, 해커톤 참가팀 |
| 소요시간 | 20-30시간 |
| 준비물 | 라벨링 이미지 300장 이상, Roboflow/CVAT 계정, GPU 환경, 클래스 정의서 |
| 산출물 | YOLO 탐지 모델, 라벨링 데이터셋, 탐지 결과 영상, 오류 분석표 |
| 평가방법 | 데이터셋 25%, 모델학습 30%, 평가해석 25%, 오류분석 10%, 발표 10% |
중급 · 4주
컴퓨터비전 응용 시스템 과정
탐지·세그멘테이션·OCR을 결합한 비전 서비스를 제작한다.
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 세그멘테이션을 실습한다 | SAM 또는 YOLO segmentation 모델로 객체 영역 마스크를 생성한다. bounding box와 segmentation mask가 필요한 업무 상황을 비교하고 평가 기준을 만든다. |
| 목표 2 | OCR 파이프라인을 만든다 | PaddleOCR 또는 Tesseract로 영수증, 표지판, 문서 이미지의 텍스트를 추출한다. 기울기 보정, 이진화, crop 전처리 전후 OCR 정확도를 비교한다. |
| 목표 3 | 통합 데모를 구축한다 | FastAPI 또는 Streamlit으로 이미지 업로드 후 탐지, 영역분할, OCR 결과를 한 화면에 표시한다. 처리시간, 실패 케이스, 재촬영 가이드를 포함한 사용자 안내문을 만든다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, Ultralytics YOLO, Segment Anything, PaddleOCR, Tesseract, FastAPI, Streamlit |
|---|---|
| 강사 스펙 | 탐지·세그멘테이션·OCR 통합, FastAPI/Streamlit 데모 제작 경험 4년 이상 |
| 수업대상 | 기업 비전 자동화 담당자, AI 개발 중급자, 스마트팩토리·문서자동화팀 |
| 소요시간 | 40-60시간 |
| 준비물 | 탐지/문서 이미지 샘플, GPU PC, OCR 테스트 문서, FastAPI 또는 Streamlit 환경 |
| 산출물 | 통합 CV 데모, OCR 전처리 비교표, 세그멘테이션 결과 리포트 |
| 평가방법 | 세그멘테이션 20%, OCR구현 25%, 통합데모 30%, 운영가이드 15%, 발표 10% |
심화 · 8주
컴퓨터비전 실무 포트폴리오 완성 과정
현장형 비전 AI 서비스를 기획·구현·배포 기준까지 완성한다.
| 구분 | 세부 내용 | 실천·실습 방법 |
|---|---|---|
| 목표 1 | 현장형 CV 문제를 설계한다 | 안전모 탐지, 불량품 검사, 출입자 카운팅, 문서 OCR 중 하나를 선택해 요구사항을 정의한다. 촬영 위치, 조명, 개인정보, 데이터 보관, 오탐 비용을 포함한 프로젝트 명세서를 작성한다. |
| 목표 2 | 모델 최적화와 배포를 실습한다 | YOLO 모델을 ONNX로 변환하고 CPU/GPU 추론속도와 정확도 변화를 비교한다. TensorRT 또는 OpenVINO 적용 가능성을 검토하고 엣지 장비 요구사항을 산출한다. |
| 목표 3 | 최종 제안서를 완성한다 | 데이터 수집, 모델 학습, 검수, 배포, 모니터링, 유지보수 계획을 제안서로 작성한다. 최종 발표에서 실시간 또는 샘플 영상 기반 탐지 데모와 장애 대응 시나리오를 시연한다. |
| 사용 플랫폼 | Python, OpenCV, Ultralytics YOLO, Roboflow, ONNX Runtime, TensorRT 또는 OpenVINO, Docker, FastAPI |
|---|---|
| 강사 스펙 | 현장형 CV 프로젝트 PM, 모델 최적화, 엣지 배포 기초, 서비스 제안 경험 5년 이상 |
| 수업대상 | AI 강사, 기업 자동화 리더, 스마트팩토리 프로젝트팀, 취업 포트폴리오 심화반 |
| 소요시간 | 80-120시간 |
| 준비물 | 현장형 이미지/영상 데이터, GPU 서버, 테스트 카메라, GitHub 저장소, 발표 템플릿 |
| 산출물 | CV 실무 포트폴리오, 최적화 비교 리포트, 배포 명세서, 서비스 제안서 |
| 평가방법 | 요구정의 20%, 모델성능 25%, 최적화 25%, 운영문서 20%, 발표 10% |