손쉽게 컴퓨터비전 서비스를 만들어보자! - 1. 소개
구글의 MediaPipe로 만들어보기
인공지능을 활용하는 분야에는 크게 컴퓨터비전, 자연어처리, 강화학습이 있습니다.
이 3개 분야는 어느덧 조금씩 우리 일상에 반영되어서 생활을 편리하게 해주는 서비스로 구현되고 있습니다.
막상 이런 인공지능 서비스를 직접 구현하려면 뭔가 많이 공부해야하고, 개발도 잘 해야할 것 같습니다. 이런 생각들이 인공지능을 어렵고, 감히 시도해 볼 생각을 접게 하는 장애물이 되고 있습니다. 그래도 많은 사람들이 이런 장애물을 극복하고자 많은 시도들을 하고 있습니다.
최근에는 파이썬의 SweetViz(https://pypi.org/project/sweetviz/), Pandas-profiling (https://pypi.org/project/pandas-profiling/), DataPrep(https://pypi.org/project/dataprep/)을 활용한 탐색적 자료분석 (Exploratory Data Analytis - EDA) 자동화, 파이썬의 PyCaret(https://pycaret.org/)을 활용한 분류, 회귀, 시계열 분석, 이상탐지 등의 머신 러닝 자동화, Orange3(https://orangedatamining.com/)로 GUI 방식으로 쉽게 할 수 있는 데이터 분석 및 머신러닝 방법들이 존재합니다.
이번에는 앞서 말한 인공지능 분야에서 특히, 컴퓨터비전 서비스를 쉽게 구현하는 방법을 이야기 해보고자 합니다. 즉 MediaPipe를 활용한 방법입니다.
구글이 만든 MediaPipe를 소개합니다.
MediaPipe 공식홈페이지공식 홈페이지의 MediaPipe 소개가 MediaPipe의 특징 그 모든 것을 이야기 해줍니다.
1) Open Soure! 즉, 오픈 소스입니다. 구글이 만든 라이브러리이며, github에 공개되어 있습니다. 라이선스는 Apache-2.0 license 라고 되어 있습니다. 상업적으로 사용이 가능하네요!!!
https://github.com/google/mediapipe
2) Cross-platform! 특정 언어, 운영체제에 가리지 않습니다. 뒤에서 살펴보겠지만, 다양한 운영체제 그리고 프로그래밍 언어를 지원합니다.
3) Customizable ML Solution! 아무리 좋은 인공지능 라이브러리가 있더라도 직접 구현하고 싶은 아이디어가 있을 때 구현이 가능해야 하겠지요? MediaPipe의 경우, 쉽게 사용할 수 있도록 API가 잘 준비되어 있습니다.
잘 설명된 API를 이용해서 아래와 같은 서비스를 직접 구현할 수 있습니다. 또한, example 소스코드도 제공하고 있습니다.
현재 구현할 수 있는 개발 범위도 정말 잘 정리를 해 놓았습니다.
4) live and Streamling! 이미지든 실시간 비디오든 비전과 관련된 처리에 대해서 잘 처리해 줍니다. 이미 및 실시간 비디오의 경우 OpenCV와 연동하면 쉽게 이미지를 불러오고 해당 이미지에 처리를 할 수 있습니다. MediaPipe를 사용해서 모바일 (mobile), 엣지 (edge), 클라우드 (cloud)에서 컴퓨터비전 머신러닝을 할 수 있는 가능성을 이야기 해줍니다.
자! 지금까지 MediaPipe에 대한 간단한 소개를 해보았습니다.
아직 현재 버전은 0.8.11으로써 알파 (alpha) 버전 수준이지만, 열심히 1.0을 위해서 개발이 되고 있습니다.
앞으로 MediaPipe가 가진 가능성에 관심을 가지고, 활용 방법에 대해서 고민해보고 연구해 보셨으면 합니다.
소개는 이것으로 마치고 계속 해서 활용기를 써보겠습니다!
