이전에 동일한 제목의 글을 게재한 적이 있다. 그 당시에는 Microsoft Windows 10에 OpenCV 3.2.0과 Visual Studio 2015를 이용하여 OpenCV 코딩 환경을 구성하는 내용이었기 때문에, 언젠가는 최신의 OpenCV와 Visual Studio에서 동일한 환경을 구성하는 글로 업데이트 해야겠다고 생각만 하고 있었다. (이전글은 여기를 참조)
이번에 노트북을 새로 얻게 되어 Microsoft Windows 11에 OpenCV 4.9.0과 Visual Studio 2022를 설치하게 되었고, 이 조건에서 OpenCV 코딩환경을 구성하는 방법을 아래와 같이 공유 한다.
심심풀이로 ipTIME사의 C300이라는 홈캠을 구입하게 되었고, 제품이 도착 하자마자 잔뜩 기대를 품고 제품을 개봉하여 바로 설치해 보았다. 자그마한 크기에 손쉬운 설치, 깨끗한 영상에 조도가 낮은 환경에서도 만족할 만한 감도 뿐만이 아니라 Pan/Tilt도 지원하여 꽤나 만족스러운 기능과 성능을 보이는 제품이었다. 단점을 꼽자면, 30FPS에 한참 못 미치는 초당 전송속도에 가장 큰 실망은 ONVIF를 지원하지 않는다는 부분이었다. 즉, 내가 프로그램을 만들어서 자유자재로 내가 원하는 소프트웨어를 만들어 활용할 수 없다는 점이었다. 물론, 지금의 나는 이러한 프로그램을 만들 수는 없지만……
이전 글을 통해 Microsoft Window 운영체제에 설치된 Visual Studio에 OpenCV를 활용할 수 있는 환경을 구성하고, C++ 을 이용하여 USB 카메라로 부터의 읽어온 영상을 디스플레이하고, 한장의 이미지를 저장하거나 영상을 녹화하는 프로그램을 작성해 보았다.
이번 글을 통해서는 C++ 대신에 Python을 이용하여 동일한 기능을 갖는 간단한 프로그램을 작성해 본다.
이전 OpenCV 설치, PC & Visual Studio 환경설정 이라는 글을 통해 OpenCV를 사용하기 위한 PC 환경과 Visual Studio의 환경을 구성하는 방법에 대해 설명 하였다. 이번 글을 통해서는 OpenCV를 이용하여 PC에 연결되어 있는 USB 카메라로 부터 비디오를 획득하여 모니터에 출력하고, 이미지를 저장하거나 동영상 파일을 생성하는 방법을 Visual Studio와 C++을 활용하여 구현해 본다.
Windows 기반의 OS에서 OpenCV를 활용하기 위해, PC와 Visual Studio에서 어떠한 환경 설정이 필요한지 알아본다.
아래 내용은 몇 년전에 요약해 놓은 정보이기 때문에 지금은 OpenCV의 홈페이지나 버전이 많이 변경 되었겠지만, 필요한 환경설정 방법에는 큰 변화가 없을 것으로 생각된다.