의 이전 장에서는 Java를 AI/ML 프로젝트에 통합하는 기본 사항을 다루었습니다.
또한 DJL을 사용하여 Java에서 모델을 로드하고 추론하는 방법과 LangChain4j 및 LangGraph4j로 이를 활용하는 방법을 배웠습니다.
이 책의 나머지 부분에서는 이러한 지식을 바탕으로 실제 프로젝트에서 접할 수 있는 고급 사용 사례를 구현해 보겠습니다.
프로젝트에서 AI의 일반적인 활용 사례 중 하나는 분류나 정보 추출을 위한 이미지 처리입니다. 입력 이미지는 사용자가 제공한 단일 사진이거나 카메라 같은 장치에서 나오는 이미지 스트림일 수 있습니다.
다음은 이미지 처리 사용 사례의 몇 가지 예시입니다:
보안 감시 시스템과 같은 환경에서 물체나 사람 감지
제품 분류와 같은 콘텐츠 기반 이미지 분류
신분증이나 여권과 같은 문서에서 정보 추출
차량 번호판 인식(예: 과속 단속 카메라)
이러한 모든 사용 사례에 공통적으로 필요한 것은 모델이 이미지를 처리하기 전에 이미지를 준비하는 작업입니다.
여기에는 모델의 입력 크기 요구 사항을 충족하도록 이미지 크기 조정, 중앙 크롭을 위한 이미지 정사각화, 또는 가우시안 필터링이나 캐니 알고리즘과 같은 고급 알고리즘 적용 등이 포함될 수 있으며, 이는 모델의 이미지 탐지, 분류 또는 처리를 돕기 위함입니다.
이 장에서는 이미지 처리 알고리즘 자체를 다루기보다는, Java에서 이를 언제 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 기본적인 이해를 제공합니다.
이 장을 마치면 데이터 엔지니어나 비전 전문가들이 제시하는 일부 사용 사례에 대해 이러한 이미지 처리 알고리즘을 효과적으로 활용할 수 있게 될 것입니다.
그러나 이미지 처리를 시작하기 전에, 이미지가 무엇인지 이해해 봅시다. 먼저, 이미지 처리가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해서는 이미지가 메모리에 어떻게 저장되는지 이해하는 것이 중요합니다.
이미지는 픽셀로 구성되며, 각 픽셀은 이미지 내의 한 점을 나타냅니다. 총 픽셀 수는 이미지의 크기(가로와 세로)에 따라 달라집니다.
각 픽셀은 해당 점에 대한 정보(색상, 불투명도, 이미지 형식에 따른 기타 속성 등)를 포함합니다. 예를 들어:
RGB (빨강, 녹색, 파랑) 이미지에서 픽셀은 빨강, 녹색, 파랑 색상 구성 요소를 나타내는 세 개의 정수 그룹으로 표현됩니다. 예를 들어, 값 255, 0, 255는 분홍색을 생성합니다.
RGBA (빨강, 녹색, 파랑, 알파) 이미지에서 픽셀은 RGB 값과 불투명도를 포함한 네 개의 정수로 표현됩니다.
RGB 형식의 4×4 이미지(총 16픽셀)는 0부터 255까지의 정수로 구성된 3차원 행렬(각 색상별로 하나씩)로 이루어집니다. 그림 11-1은 이 분해를 보여줍니다.
그림 11-1. 이미지 ...
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