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OpenCV에서 GBR로 읽어들이는 이유
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1.
OpenCV가 굳이 GBR로 불러 들여오는 이유가 궁금합니다. GBR로 불러들여오면 차후 다른작업을 할 때 RGB보다 더 빠르나요?
2.
OpenCV가 scikit이미지보다 처리 가속화 기능들이 더 들어있다고 하셨는데, 어떤기능들과 어떤 원리인가요?
간단한 예시를 들어주시면 궁금증이 풀릴 것 같습니다.
감사합니다
머신러닝 배워볼래요? tensorflowpythonkeras딥러닝컴퓨터-비전
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dooleyz3525
Instructor
안녕하십니까,
1. opencv에서 왜 GBR로 읽어들이는지는 전세계 모든 개발자들이 다 의아해하는 사항입니다. 여러가지 의견이 있지만, 워낙 오래전에 만들어진 패키지인데 초기 컴퓨터 선구자들이 RGB보다 GBR을 선호했다는 단순한 이유가 대세인것 같습니다.
2. 단순 이미지 로드는 OpenCV가 사이킷이미지나 동일합니다만, 아무래도 opencv가 c/c++ 기반에서 python wrapper를 사용했기 때문에 순수 python과 numpy 기반의 사이킷이미지 보다는 복잡한 이미지 처리 함수들의 성능이 더 낫다는 평가가 있습니다. 굳이 이런 평가가 아니더라도 opencv가 사이킷이미지 보다는 컴퓨터 비전 개발 분야에서는 훨씬 더 널리 쓰이고 있습니다.
성능 평가 예시를 보고 싶으시면 아래 URL 을 참조해 주십시요.
https://mmas.github.io/python-image-processing-libraries-performance-opencv-scipy-scikit-image