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어떤 제품을 만드는가에 따라서 프로그램 언어를 선택하게 되는데 그에 따라 인기 순위도 시대에 따라 많이 변경되어 왔습니다.  이제는 java에서 python으로 조금씩 바뀌는 추세인데 개인적으로는 go 언어가 장기적으로는 사용범위가 넓어질 것으로 생각 됩니다.

오늘은 간단히 Windows에 go를 설치하고 확인하는 과정에 대해 알아봅니다.

 

go lang은 google에서 개발한 프로그램으로 golang으로 검색을 하면 바로 조회가 됩니다.

 

 

그냥 바로 다운로드 페이지로 이동하려면 아래 주소를 입력하면 됩니다.

https://go.dev/dl/

 

 

운영체제에 따라 설치 파일을 제공하는데 필요한 파일을 다운로드 하면 됩니다.

설치 및 간단한 사용법등에 대해서는 사이트에서 제공하는 공식 문서를 이용하면 됩니다.

 

 

여러 운영체제 중 Windows에 설치하는 방법입니다.

 

 

Go installation
Select the tab for your computer's operating system below, then follow its installation instructions.
Windows SHAPE  \* MERGEFORMAT
1.    Open the MSI file you downloaded and follow the prompts to install Go.
By default, the installer will install Go to Program Files or Program Files (x86). You can change the location as needed. After installing, you will need to close and reopen any open command prompts so that changes to the environment made by the installer are reflected at the command prompt.
2.    Verify that you've installed Go.
1.    In Windows, click the Start menu.
2.    In the menu's search box, type cmd, then press the Enter key.
3.    In the Command Prompt window that appears, type the following command:
$ go version 
4.    Confirm that the command prints the installed version of Go.

 

 

문서에 있는대로 설치방법을 따라 진행해보도록 하겠습니다.

 

다운받은 msi 파일(go1.21.0.windows-amd64.msi)을 실행합니다.

 

그리고 대부분 [Next] 버튼을 클릭하면 됩니다.

 

 

[Next] 버튼을 클릭 합니다.

 

 

라이센스 동의하고 [Next] 버튼을 클릭합니다.

 

 

설치 위치를 정하고 [Next] 버튼을 클릭합니다.

설치 위치는 자유롭게 해도 됩니다.  msi로 설치한 경우 자동으로 path가 설정됩니다.

 

 

설정이 완료되었고 [Next] 버튼을 클릭해서 설치를 진행합니다.

 

 

좀 시간이 걸리는데 잠시 기다리면

 

 

설치가 완료 되었습니다.  [Finish] 버튼을 클릭 합니다.

 

 

설치 확인을 위해 설명서에 나와있는 대로 명령 프롬프트를 하나 열고 버전을 체크 합니다.

 

 

D:\go>go version
go version go1.21.0 windows/amd64
 

 

 

잘 설치가 완료 되었습니다.

 

환경설정도 확인해 봅니다.

 

> go env

> go env

 

 

GOPATH가 작업용 폴더인데 저는 D:\go라는 폴더를 새로 생성을 하고 설정을 변경해 보도록 하겠습니다.

  

윈도우 > 설정 > 시스템 > 고급 시스템 설정(우측)에서 환경 변수를 변경하면 됩니다.

 

 

GOPATH가 보이는 군요.  [편집]을 클릭해서

 

 

기존 정보를 지우고 새로 생성한 폴더로 수정 하고 [확인] 버튼으로 저장 합니다.

그리고 다시 go env 명령어를 이용하여 확인하면

GOPATH=D:\go

이렇게 변경이 됩니다.

 

예제 프로그램을 하나 생성해서 제대로 컴파일이 되는지 확인을 해 봅니다.

텍스트 편집이 가능한 프로그램으로 작성하면 됩니다.

저는 일단 메모장으로 생성을 해보았습니다. VB Code를 사용하면 편할 듯합니다.

 

package main
 
import "fmt"
 
func main() {
    fmt.Println("Hello, world!")
}

 

이렇게 코딩하고 Hello.go 라는 파일명과 확장자로 저장을 합니다.

 

컴파일은 build를 사용합니다.

 

>go build hello.go

 

컴파일이 끝나면 실행을 합니다.

 

>hello

 

 

잘 실행이 되었습니다.

폴더에 가보면 컴파일이 오류없이 완료된 경우 exe 실행파일이 생성됩니다.

 

 

실행파일을 생성하지 않고 결과만 확인하려면 run을 이용합니다.

 

>go run hello.go

 

 

이렇게 하면 exe 파일이 현재의 폴더에 생성되지는 않는데 임의의 폴더에 생성은 합니다.

 

여기까지 간단히 go lang 설치를 해보았습니다.

 

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로컬 컴퓨터에서 python을 이용한 개발을 하려면 대부분 아나콘다(Anaconda)를 설치하고 필요한 라이브러리를 또 설치하고 설정 값이 틀려서 지우고 다시 설치하는 반복작업들이 귀찮았는데 로컬 컴퓨터가 아닌 인터넷상에서 기본적인 라이브러리는 설치가 되어있고 필요한 라이브러리도 쉽게 설치해 사용할 수 있는 colab이 있다는건 알았지만 눈팅만 하다가 한번 사용을 해보았습니다.

너무 종속된다는 느낌이 들지만 초보자들에게는 쉽게 접근 가능하고 코딩에만 집중할 수 있어서 좋을것 같습니다.

 

간단한 사용방법을 알아보도록 하겠습니다.

colab은 google에서 인터넷으로 제공되는 것으로 구글드라이브가 있어야 사용 가능합니다.

이 말은 구글에 계정이 있어야 한다는 뜻이고 크롬에서 구글에 로그인을 한 후 google drive를 검색합니다.

 

 

검색된 결과중 [Google Drive] 을 찾아 클릭하면 로그인이 된 상태인 경우 바로 드라이브 페이지로 이동 합니다.

 

또는 로그인 상태라면 우측 상단 더보기 아이콘을 클릭하여

 

 

 

[드라이브] 아이콘을 클릭 합니다.

 

 

 

colab을 설치하지 않았기 때문에 우측에 아무것도 보이지 않습니다.

colab을 설치하기 위해 좌측 상단에 있는 [새로 만들기]를 클릭 합니다.

 

 

 

여기에도 colab 관련 메뉴가 없다는건 아직 한번도 사용해보지 않았다는것입니다.

팝업 메뉴에서 하단의 [더보기]를 클릭하고 여기에서 colab이 보이지 않는다면 다시 [연결할 앱 더보기]를 클릭 합니다.

 

 

 

팝업 창에서 [Colaboratory]를 찾아 선택해 줍니다.

이 팝업은 colab을 Google Drive에 설치해서 메뉴에 추가하는 작업을 진행하는 독립된 팝업 창 입니다.

 

 

 

간단한 설명 페이지로 넘어가는데 우측 상단 파란색 [설치] 버튼을 클릭하면 구글 드라이브에 설치가 됩니다.

 

 

 

[계속]을 클릭해서 설치를 진행 합니다.

 

 

 

설치할 계정을 선택 합니다.

지금 로그인한 계정이 아닌 다른 계정에 설치하려면 [다른 계정 사용]을 클릭해서 설치할 계정을 선택하면 됩니다.

 

 

 

선택한 구글 계정의 Google Drive에 연결을 하기위해 [확인] 버튼을 클릭하고 [완료] 버튼을 클릭해 줍니다.

 

 

 

설치가 완료 되었으니 팝업 창은 우측 [닫기] 버튼을 이용하여 닫아주고 Google Drive를 새로고침하고 메뉴를 다시 시작해 봅니다.

 

 

[새로 만들기]  >  [더보기]  >  [Google Colaboratory]

 

 

이제 메뉴에 colab이 설치 되었네요. [Google Colaboratory]를 클릭하면

잠시후 생성이 완료되고 화면이 전환 됩니다.

 

 

 

주피터 노트북(Jupyter Notebook)과 비슷한 형태의 창이 나옵니다.

사용법도 메뉴가 조금 다를뿐 비슷합니다.

현재 아무것도 설치하지 않았지만 기본적으로 python이 설치되어 있으니 간단히 출력문을 실행해 봅니다.

 

 

 

[+코드]를 클릭 한 후 print(“test”)를 입력하고 검은원 화살표 이미지를 클릭합니다.

잘 되는군요. 

 

 

 

작업을 저장하고 나면 다음부터는 구글 드라이브에 저장된 작업이 나타납니다.

시간 날때마다 오랜만에 python을 공부해 봐야겠습니다.

 

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지난번에 Android에서 OpenCV를 사용하기 위한 SDK 추가작업을 진행 했었는데 실제로 사용법을 익혀 보도록 하겠습니다.

Canny 함수를 이용해서 외각선 검출을 진행하게 되며 결과는 아래와 같습니다.

 

 

대부분 이미지 작업을 하게되기 때문에 OpenCV에서 카메라 제어를 할 수 있도록 작업을 하면 나머지는 간단하게 함수 호출만 해주면 되는데 카메라에서 이미지를 받아오는 설정 부분이 버전마다 조금씩 달라서 Canny() 프로그램 함수는 한줄이면 되는데 환경 설정하는 부분에 시간이 많이 소요 될 가능성도 있습니다.

 

먼저 카메라를 사용 할 수 있도록 권한을 추가합니다.

 

AndroidManifest.xml 

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" android:required="false" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus" android:required="false" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera.front" android:required="false" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera.front.autofocus" android:required="false" />

  

 

Activity_main.xml은 내용을 전부 삭제하고 OpenCV 카메라 VIew를 추가해 줍니다. 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout
    xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:opencv="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="vertical"
    tools:context=".MainActivity">

        <org.opencv.android.JavaCameraView
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="match_parent"
            android:visibility="gone"
            android:id="@+id/frame_Surface"
            opencv:show_fps="true"
            opencv:camera_id="any">

        </org.opencv.android.JavaCameraView>
</LinearLayout>
 

 

 

MainActivity.java에 카메라 제어 관련 소스를 추가해 줍니다.

 

Global 변수를 만들어주고 카메라로 부터 Callback을 받아 처리하면 되는 간단한 내용인데 여기서 버전마다 조금씩 다르게 작동을 해서 몇가지 추가적인 작업이 필요할 수도 있습니다.

 

먼저 변수와 callback을 선언 합니다.

private Mat mRgba;
private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView;
private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
    @Override
    public void onManagerConnected(int status) {
        switch (status) {
            case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
                Log.d(Tag_Log, "OpenCv loaded");
                mOpenCvCameraView.enableView();
            }
            break;
            default:{
                super.onManagerConnected(status);
            }
            break;
        }
    }
};
 

 

onCreate()에는 화면구성시 id를 frame_Surface로 추가한 JavaCameraView를 설정 합니다.

 

mOpenCvCameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.frame_Surface);
mOpenCvCameraView.setVisibility(SurfaceView.VISIBLE);
mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);
mOpenCvCameraView.setCameraIndex(0);

  

Activity에 CvCameraViewListener2를 상속해주고 이와 관련된 OpenCV 카메라 관련 메소드 3개를 Override로 추가합니다.

 

@Override
    public void onCameraViewStarted(int width, int height) {


    }

    @Override
    public void onCameraViewStopped() {
    }

    @Override
    public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
        mRgba = inputFrame.rgba();

        return mRgba;
    }
 

 

그리고 onCameraFrame()에서 받아온 이미지를 리턴 하면 핸드폰 화면에 이미지가 나오는데 그렇지 않은 경우 아래와 같은 기능을 추가해 줍니다.

 

@Override
protected List<? extends CameraBridgeViewBase> getCameraViewList() {
    return Collections.singletonList(mOpenCvCameraView);
}
 

 

최신 SDK중 이렇게 getCameraViewList()를 Override 할 수 있도록 되는 SDK 버전이 있습니다.

 

만약 getCameraViewList()가 Override로 지원 안되는 SDK 버전이라면

 

Permission에서 함수를 호출 하도록 해야 합니다.

 

@Override
    @TargetApi(Build.VERSION_CODES.M)
    public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String[] permissions, int[] grantResults) {
        if (requestCode == CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE && grantResults.length > 0
                && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            onCameraPermissionGranted();
        }else{
           
        }
        super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
    }
 

  

protected void onCameraPermissionGranted() {
    List<? extends CameraBridgeViewBase> cameraViews = getCameraViewList();
    if (cameraViews == null) {
        return;
    }
    for (CameraBridgeViewBase cameraBridgeViewBase: cameraViews) {
        if (cameraBridgeViewBase != null) {
            cameraBridgeViewBase.setCameraPermissionGranted();
        }
    }
}
 

 

여기까지 왔으면

 

 

 

 

 

이런식으로 화면이 나와야 합니다.

 

 

그럼 Canny 함수 하나를 추가해서 테스트를 진행해 봅니다.

 

@Override
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
    mRgba = inputFrame.rgba();

    if(mRgba == null) {
        Log.d(Tag_Log, "onCameraFrame error");

    }
    Mat edges = new Mat();
    Imgproc.Canny(mRgba, edges, 80,200);

    return edges;
}
 

  

카메라로 가져온 이미지를 OpenCV Canny()함수에 추가해서 작업하는 방법입니다.

python으로도 간단하게 함수만 호출하면 테스트 할 수 있는것과 같이 android java에서도 함수만 호출하면 됩니다.

 

 

이미지가 90도 회전되어 보이는 부분은 AndroidManifest.xml에 설정을 추가하면 되고

MainActivity.java에는 onStart(), onDestroy() 등을 추가해줍니다.

그러면 처음에 보았던 이미지를 확인할 수 있습니다.

 

AndroidManifest.xml 전체 소스 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    package="copycoding.tistory.opencvlib">

    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera" android:required="false" />
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus" android:required="false" />
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera.front" android:required="false" />
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera.front.autofocus" android:required="false" />

    <application
        android:allowBackup="true"
        android:icon="@mipmap/ic_launcher"
        android:label="@string/app_name"
        android:roundIcon="@mipmap/ic_launcher_round"
        android:supportsRtl="true"
        android:theme="@style/Theme.OpencvLib">
        <activity android:name=".MainActivity"
            android:screenOrientation="landscape"
            android:configChanges="keyboardHidden|orientation">
            <intent-filter>
                <action android:name="android.intent.action.MAIN" />

                <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
            </intent-filter>
        </activity>
    </application>

</manifest>
 

 

 

MainActivity.java 전체 소스입니다. 

package copycoding.tistory.opencvlib;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import androidx.core.app.ActivityCompat;
import androidx.core.content.ContextCompat;

import android.Manifest;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.DialogInterface;
import android.content.pm.PackageManager;
import android.os.Build;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.SurfaceView;
import android.view.Window;
import android.view.WindowManager;

import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

import static android.Manifest.permission.CAMERA;

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2 {

    private static String Tag_Log = "OpenCV Test : ---------------------";
    private static final int CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE = 200;

    private Mat mRgba;
    private Mat mGrey;
    private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView;
    private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
        @Override
        public void onManagerConnected(int status) {
            switch (status) {
                case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
                    Log.d(Tag_Log, "OpenCv loaded");
                    mOpenCvCameraView.enableView();
                }
                break;
                default:{
                    super.onManagerConnected(status);
                }
                break;
            }
        }
    };


    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);

        requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);
        getSupportActionBar().hide();

        setContentView(R.layout.activity_main);

        mOpenCvCameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.frame_Surface);
        mOpenCvCameraView.setVisibility(SurfaceView.VISIBLE);
        mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);
        mOpenCvCameraView.setCameraIndex(0);


    }

    @Override
    public void onCameraViewStarted(int width, int height) {

    }

    @Override
    public void onCameraViewStopped() {
    }

    @Override
    public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
        mRgba = inputFrame.rgba();
        if(mRgba == null) {
            Log.d(Tag_Log, "onCameraFrame error");

        }
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(mRgba, edges, 80,200);

        return edges;
    }

    @Override
    protected void onResume() {
        super.onResume();
        if(OpenCVLoader.initDebug()) {
            Log.d(Tag_Log, "Opencv initialized");
            mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
        } else {
            Log.d(Tag_Log, "Opencv not loaded");
            OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION, this, mLoaderCallback);
        }
    }

    @Override
    protected void onPause() {
        super.onPause();
        if(mOpenCvCameraView != null) {
            mOpenCvCameraView.disableView();
        }
    }

    @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        if(mOpenCvCameraView != null) {
            mOpenCvCameraView.disableView();
        }
    }

    @Override
    protected void onStart() {
        super.onStart();

        boolean havePermission = true;
        if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.M) {
            if (checkSelfPermission(CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
                requestPermissions(new String[]{CAMERA}, CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE);
                havePermission = false;
            }
        }
        if (havePermission) {
            onCameraPermissionGranted();
        }
    }

    protected List<? extends CameraBridgeViewBase> getCameraViewList() {
        return Collections.singletonList(mOpenCvCameraView);
    }

    @Override
    @TargetApi(Build.VERSION_CODES.M)
    public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String[] permissions, int[] grantResults) {
        if (requestCode == CAMERA_PERMISSION_REQUEST_CODE && grantResults.length > 0
                && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            onCameraPermissionGranted();
        }else{
           
        }
        super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
    }


    protected void onCameraPermissionGranted() {
        List<? extends CameraBridgeViewBase> cameraViews = getCameraViewList();
        if (cameraViews == null) {
            return;
        }
        for (CameraBridgeViewBase cameraBridgeViewBase: cameraViews) {
            if (cameraBridgeViewBase != null) {
                cameraBridgeViewBase.setCameraPermissionGranted();
            }
        }
    }

}
 

 

  

이전에 올렸던 OpenCV SDK 설치관련 글을 읽으러 가지 않으려면 아래 gradle을 참고 하세요.

 

plugins {
    id 'com.android.application'
}

android {
    compileSdkVersion 29
    buildToolsVersion "29.0.0"

    defaultConfig {
        applicationId "copycoding.tistory.opencvlib"
        minSdkVersion 26
        targetSdkVersion 29
        versionCode 1
        versionName "1.0"

        testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner"
    }

    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
        }
    }
    compileOptions {
        sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
        targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
    }
}

dependencies {

    implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.3.1'
    implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0'
    implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.1.4'
    implementation project(path: ':OpenCV')
    testImplementation 'junit:junit:4.+'
    androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.5'
    androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.5.1'
}
 

 

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OpenCV를 안드로이드에서 사용하려면 SDK를 이용해야 합니다. OpenCV가 C++로 되어있어서 설치하는 과정이 복잡했는데 요즘에는 쉽게 사용이 가능합니다. SDK는 OpenCV에서 제공하고 있는데 안드로이드 버전에 따라 맞는 버전을 선택 해야 하고 저는 최신 버전(현재 OpenCV-4.7.0)으로 테스트 해보려고 하였으나 계속되는 에러로 실패를 하고 다른 버전으로 몇 번을 시도한 후에 적합한 버전을 찾게 되었습니다.

 

안드로이드 버전을 많이 타는것 같습니다.  참고로 제 핸드폰의 Android version은 9 입니다. 

OpenCV-4.4.0 버전이 제 핸드폰에는 적합하고 gradle 버전도 맞춰야 하고 dependencies 설정도 적절하게 손을 봐야 합니다.

 

 

아래에 설명되는 글들중 이미지에 버전이 4.7.0로 된 부분이 있다면 4.4.0임을 참고하시기 바랍니다.

처음 캡쳐하고 에러나서 여러번 테스트 하면서 다시 캡쳐를 하지 않았네요.

저는 OpenCV 5개의 버전을 테스트 해서 제가 가지고 있는 핸드폰에 적합한 환경을 설정 했습니다.  핸드폰 버전에 따라 조금씩은 환경 설정에 시간을 소비해야 하지 않을까 생각 됩니다.

 

 

1. SDK 다운로드

 

 

OpenCV SDK를 다운로드 받기 위해 홈페이지에 접속합니다.

 

https://opencv.org/

 

 

 

첫화면의 Library에 마우스를 올려 놓으면 서브메뉴가 나타나고 Releases를 선택합니다.

 

Library > Releases

 

최신 버전순으로 SDK 리스트와 지원하는 운영체제를 볼 수 있습니다.

자신의 핸드폰에 적합하다고 생각되는 버전을 선택합니다.

 

 

 

저는 OpenCV-4.4.0 버전에서 운영체제는 Android를 선택했습니다.

 

opencv-4.4.0-android-sdk.zip  211MB

 

다운로드 받은 파일을 적당한 폴더에서 압축을 풀어줍니다.

 

 

압축을 풀어 준 폴더에 들어가 보면 samples와 sdk 두개의 폴더가 보입니다.

샘플은 말 그대로 예제 이고 SDK 폴더를 사용합니다.

 

 

2. Android Project 생성

 

안드로이드 스튜디오에 SDK를 적용하여 개발 환경을 구축하기 위해 프로젝트를 하나 생성합니다.

 

 

Empty Activity를 선택하고 [Next] 버튼을 클릭 합니다.

 

 

프로젝트 명을 기입하고 기타 다른 선택도 자신의 환경에 맞게 해 줍니다.

저는 java로 개발하는것을 설명 드립니다.

 

 

3. SDK module 추가

 

이제 여기서 부터가 opencv SDK를 적용하는 부분입니다.

OpenCV를 모듈로 추가합니다.

 

 

메뉴에서 모듈을 import 하기위해

File > New > import Module

순서대로 선택을 하면 module 추가 팝업 창이 나타납니다.

 

 

여기에서 폴더모양 아이콘을 이용하여 다운받은 파일의 압축을 풀어 준 OpenCV sdk 폴더를 선택해줍니다.

 

 

[OK] 버튼을 클릭하면 앞으로 사용할 모듈에 대한 엘리어스 명칭을 입력합니다.

처음에는 폴더명대로 sdk로 되어있는데 이런 이름으로는 구분이 안되겠죠.

 

 

뭐라고 하든 상관은 없지만 혼동을 줄 명칭은 피해서 입력합니다. 대부분 OpenCV 또는 OpenCV4로 입력을 하리라 생각됩니다.

저는 OpenCV로 입력을

:OpenCV

이렇게 했습니다.

 

모듈이 추가되면 프로젝트에 OpenCV가 추가됩니다.

 

 

 

4. OpenCV gradle 수정

 

모듈이 추가되면서 OpenCV 설정용 gradle도 아래 이름으로 생성됩니다.

build.gradle(Module: OpencvTest.OpenCV)

 

 

 

java로 개발하기 때문에 코틀린 플러그인 오류가 발생 합니다.  sdk에 따라 안나오는 경우도 있습니다.

오류가 발생한 apply plugin: ‘kotlin-android’ 라인을 삭제합니다.

 

 

 

targetSdkVersion 26도 오류가 발생 하는데 29이상 지원이 된다고 하니 29로 변경 합니다.

아. 저의 경우는 이렇게 해야 하는거고 개발환경이 다르신 분들은 32또는 33으로 하셔도 됩니다.

나중에 build할때 계속 변경하면서 찾으면 됩니다.

 

apply plugin: 'com.android.library'

def openCVersionName = "4.4.0"
def openCVersionCode = ((4 * 100 + 4) * 100 + 0) * 10 + 0

println "OpenCV: " +openCVersionName + " " + project.buildscript.sourceFile

android {
    compileSdkVersion 29

    defaultConfig {
        minSdkVersion 21
        targetSdkVersion 29

 

수정이 완료 되었습니다.

이제 app gradle 수정을 합니다.

 

build.gradle (Module: OpencvTest.app)

 

android {
    compileSdkVersion 29
    buildToolsVersion "29.0.0"

    defaultConfig {
        applicationId "copycoding.tistory.opencvtest"
        minSdkVersion 26
        targetSdkVersion 29
        versionCode 1
        versionName "1.0"
 
dependencies {

    implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.3.0'
    implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0'

 

여기도 버전과 dependencies 를 적당하게 수정해 줍니다.

아니면 나중에 build 할때 오류가 발생하면 수정합니다.

수정을 했으면 우측 상단의 [Try Again] 또는 [Sync Now]를 클릭해줍니다.

 

 

5. OpenCV를 app에 적용

 

이제 추가된 OpenCV Module 을 app에 적용하는 방법입니다.

 

 

 

안드로이드 스튜디오 상단메뉴에서

File > Project Structure

를 선택 합니다.

 

 

 

현재 제가 사용하고 있는 Android gradle plugin version과  Gradle version입니다.

좌측 메뉴에서 Dependencies를 선택해줍니다.

 

 

좀 설명이 복잡할 수 있는데

Dependencies 다음 단계에 있는 Modules에서 맨 아래의 app을 선택합니다.

그리고 다음 단계 Declared Dependencies에서 + 기호를 선택 하면 나타나는 3번째 Module Dependency를 클릭 합니다.

 

Dependencies > app > [+] > Module Dependency

 

그러면 SDK module을 추가할때 이름지은 항목이 나타나는데 OpenCV 또는 OpenCV4등으로 기입한 이름입니다.

 

 

 

저는 OpenCV.로 설정을 하였는데 선택하고 [OK] 버튼을 클릭 합니다.

선택이 완료되면 다시 이전 화면으로 돌아갑니다.

 

 

여기에서 선택을 적용하기 위해 [Apply] 버튼을 먼저 클릭하고 잠시 반영작업이 완료된 후 [OK] 버튼을 클릭합니다. 적용이 완료되면 Apply 버튼이 비활성화 됩니다.

[Apply] > [OK]

 

이제 모든 설정이 완료 되었고 코딩만 진행하면 됩니다.

 

 

6. OpenCV SDK 적용 확인

 

OpenCV sdk가 추가되었는지 간단하게 테스트 해봅니다.

 

MainActivity에 다음과 같은 코드를 추가 합니다.

 

private static String Tag_Log = "OpenCV Test : ";

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);

    if(OpenCVLoader.initDebug()) {
        Log.d(Tag_Log, "OpenCV Initiallize");
    } else {
        Log.d(Tag_Log, "OpenCV Not Initiallize");
    }

}

 

OpenCV SDK가 로드 되는지 확인하는 간단한 코드 입니다.

다른 소스는 전혀 손대지 않아서 if 문만 추가하고 테스트 하면 됩니다.

 

 

Logcat에 설정한 문자가 잘 나오면 성공한것 입니다.

이제 지금까지 학습한 OpenCV관련 소스를 가지고 테스트를 진행하면 됩니다.

 

- copy coding -

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