OpenCV 강좌, QR 코드와 AR 태그를 통한 위치 지정

작성자: 조광형

작성일: 2024년 11월 26일

1. 서론

현대의 많은 응용 프로그램에서 QR 코드와 AR 태그는 정보를 저장하고 전달하는데 필수적인 역할을 하고 있습니다.
이 글에서는 QR 코드와 AR 태그를 통해 위치 지정을 실현하는 방법을 알아보겠습니다.
OpenCV 라이브러리를 사용하여 비전 기반의 인식 기술을 직접 구현해보며, 실습을 통해 더 깊이 있는 이해를 돕도록 하겠습니다.

2. QR 코드란?

QR(Quick Response) 코드는 정보를 빠르게 수신할 수 있게 설계된 2차원 바코드입니다.
URL, 텍스트, 연락처 정보 등 다양한 정보를 저장할 수 있으며, 스마트폰과 같은 카메라 장비로 쉽게 스캔할 수 있습니다.

QR 코드는 그 구조적 특성 덕분에 높은 데이터 밀도를 자랑하며, 다양한 환경에서도 안정적으로 작동합니다. 각 QR 코드는 검정색 모듈과 흰색 배경으로 구성되어 있습니다.
이러한 코드들은 고유한 패턴을 가지며, 이것을 통해 내용을 추출할 수 있습니다.

3. AR 태그란?

AR(증강 현실) 태그는 실제 환경에 가상의 정보를 겹쳐서 보여주기 위해 사용되는 마커입니다. 일반적으로 사각형 모양의 패턴을 가지고 있으며,
카메라로 인식 시, 미리 정해진 정보를 불러와서 가상 객체를 표시할 수 있습니다.

AR 태그는 위치 인식에서 높은 정확도를 자랑하며, 사용자와 상호작용하는 경험을 제공하는 데 매우 유용합니다.
대표적으로 사용되는 AR 폴리곤 태그로는 ArUco 태그와 AprilTag가 있습니다.

4. OpenCV 설치 및 설정

OpenCV를 사용하기 위해 Python 환경에서 설치하는 방법을 설명하겠습니다. 아래 명령어를 사용하여 pip를 통해 OpenCV를 설치할 수 있습니다.

                pip install opencv-python opencv-python-headless

설치가 완료되면, QR 코드와 AR 태그 인식을 위한 추가 라이브러리인 `opencv-contrib-python`도 설치해야 합니다.

                pip install opencv-contrib-python

설치가 완료되면, 기본적인 OpenCV 기능을 사용하여 이미지 처리 작업을 시작할 수 있습니다.

5. QR 코드 인식 구현

QR 코드를 인식하는 기본적인 예제를 살펴보겠습니다. OpenCV를 사용하여 QR 코드를 스캔하고, 인식한 내용을 출력하는 예제입니다.

                
import cv2

# QR 코드 인식 객체 생성
qr_detector = cv2.QRCodeDetector()

# 이미지를 불러옵니다
image = cv2.imread('qr_code_sample.png')

# QR 코드 인식을 시도합니다
data, vertices, _ = qr_detector(image)

if data:
    print(f'QR 코드에서 인식된 데이터: {data}')

    # 인식된 QR 코드의 경계선을 그립니다
    if vertices is not None:
        for i in range(len(vertices)):
            pt1 = tuple(vertices[i][0])
            pt2 = tuple(vertices[(i+1) % len(vertices)][0])
            cv2.line(image, pt1, pt2, (255, 0, 0), 2)

# 결과 이미지를 표시합니다
cv2.imshow('QR Code Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 QR 코드를 인식하여 그 안의 데이터를 출력하고, QR 코드의 경계선을 이미에 그리는 기능을 수행합니다.
이와 같은 방식으로 다양한 QR 코드 인식 작업을 진행할 수 있습니다.

6. AR 태그 인식 구현

이제 AR 태그를 인식하는 방법을 알아보겠습니다. OpenCV에서 제공하는 ArUco 라이브러리를 사용하여 AR 태그를 인식하는 예제를 확인해보겠습니다.

                
import cv2
import cv2.aruco as aruco

# ArUco 사각형 마커를 생성합니다
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()

# 이미지를 불러옵니다
image = cv2.imread('aruco_marker_sample.png')

# ArUco 마커를 인식합니다
corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(image, aruco_dict, parameters=parameters)

# 인식 결과를 표시합니다
if ids is not None:
    aruco.drawDetectedMarkers(image, corners, ids)

cv2.imshow('AR Tag Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

이 코드 예제는 ArUco 마커를 인식하고 그 결과를 화면에 출력하는 방식으로 구성되어 있습니다.
ArUco 마커는 고유한 ID를 가지므로, 이를 통해 특정 마커에 대한 추가 정보를 호출할 수 있습니다.

7. 결론

이번 강좌에서는 QR 코드와 AR 태그를 통해 위치 지정을 실현하는 방법을 배워보았습니다.
OpenCV를 활용하여 QR 코드를 인식하고 AR 태그를 추적하는 과정을 통해 컴퓨터 비전의 기본 원리를 이해할 수 있었습니다.

이러한 기술들은 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있으며, 특히 물류, 마케팅, 교육 등에서 큰 가치가 있습니다.
QR 코드와 AR 태그는 앞으로 더욱 발전할 기술이며, 다양한 분야에서 활용될 것입니다.

추가적인 예제나 질문이 있으시면 댓글을 남겨주세요. 감사합니다.