자바로 영상처리를 한다면, 개발환경 설정부터 영상처리 라이브러리 연동 방법까지는 은근히 까다롭다. 처음만 고생하면 된다지만 금방 까먹기 쉬우며, 매번 영상처리 프로젝트 또는 실험할 때마다 늘 반복하게 된다. 특히 책이나 참고 자료가 없다면 서너배이상 고통스럽기때문에, 미리 문서로 만드는 습관을 가졌으면 좋겠다.
이클립스에서, 오픈소스 영상처리 라이브러리 ImageJ를 이용해 플러그인을 만드는 방법이 인터넷에서 이미 공개되어 있다.
공개된 동영상의 내용을 간단하게 요약하면 다음과 같다.
[1] 이클립스 실행
[2] ImageJ 소스를 빌드할 프로젝트 생성
[3] 플러그인을 만들 프로젝트 생성
[4] 플러그인을 앤트로 빌드해 jar로 만들기
[5] jar를 ImageJ의 플러그인 디렉터리에 복사
[6] 이클립스에서, ImageJ 실행
마우스 품을 몇 번 팔아야 할 정도로 다소 복잡하지만, 플러그인 만드는 방법이 무난해 보인다. 허나, 크게는 세 가지 불편함을 느끼게 될 것이다.
첫째, ImageJ는 매우 빠르게 릴리즈 되는데, 그때마다 ImageJ 프로젝트 내 소스를 전부 엎어야 한다.
둘째, 플러그인 프로젝트는 단일 jar로 빌드된다. 알고리즘이 백 개라면? 먼저, 백 개 프로젝트를 일일이 만든다. 그 다음, 빌드 자동화 도구인 앤트의 환경 파일인 build.xml를 각 플러그인 프로젝트마다 다르게 설정해 jar로 만들어 복사한다.
셋째, jar 파일 복사 후, ImageJ 프로젝트를 새로 고침한 다음 ImageJ를 실행한다.
이러다 보니 플러그인 소스를 수시로 수정해야 한다면, 꽤 번거로울 수 있으며 ImageJ 실행까지 시간이 다소 걸리게 된다. 만약에 ImageJ 책에 위와 비슷한, 복잡하고 성가신(?) 연동 방법을 첫 부분에 실었다고 치자. ImageJ를 공부하는 독자가 머리에 김이 오를 정도로 "왜 불편하냐?" 라며, ImageJ 책을 던져 버릴 것이다. 만약에 인내심을 발휘해 간신히 따라 했더라도, 시간이 어느 정도 흐른 후에 다시 공부한다면 어떻게 될까?
오죽하면, 시중의 ImageJ 책에서 이클립스 연동 방법이 전혀 없으며, 딸랑 글로 이러쿵 저러쿵 하라는 식으로 기술했겠는가?
본론으로 되돌아가자. 왜 그리 복잡했을까? 사실, ImageJ의 플러그인 클래스 파일 또는 jar 파일이 있는 디렉터리를 기본으로 <ImageJ-root>/plugins/를 설정했기 때문이다. 만약에, ImageJ의 플러그인 디렉터리를 사용자가 지정할 수 있다면, 단일 프로젝트에서 플러그인 구현이 가능하다. 참고로, ImageJ 관련 자료에서 두 줄이 안 되는 부분에 실마리가 있다.
"You can specify the plugins dir property. This can be done by adding an argument like -Dplugins.dir=c:\plugindirectory to the commandline calling ImageJ."
ImageJ 실행 소스 및 플러그인 소스를 하나만 만든 상태의 프로젝트는 다음과 같다. conv2군이 내부적으로 플러그인 디렉터리를 자동으로 인식하도록 처리했다. 물론, 백 개이든 수 천개의 플러그인 소스를 단일 프로젝트에서 구현해도 문제가 전혀 없고, 한 번만에 ImageJ를 빠르게 실행시킬 수 있다. 무엇보다도 더 좋은 건 ImageJ가 릴리즈 되어도 마우스 한번 클릭하면 jar 파일을 자동으로 덮어 쓰기에, 전혀 신경을 쓰지 않아도 된다는 점이다.
이에 보듯이, ImageJ 라이브러리 연동 방법을 매우 간결하게 기술한다는 게 그리 어렵지 않을 것이다. 사실, 인터넷에 공개된 강좌에 대해 무한한(?) 신뢰를 갖는 게 바람직하지 않다. 매뉴얼이나 관련 자료를 꼼꼼하게 분석하는 게 우선이다. 이때 독자에게 매우 쉽고 차별화된 내용으로 다가갈 수 있는 지름길이 분명히 있음을 상기할 필요가 있다.
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요즈음 인기가 많은 '공부의 신' 드라마를 보노라면, conv2군이 고3 시절 때 힘들게 공부했던 때가 기억이 나더군요. 아주 오래된 지라 친구의 얼굴이 가물하지만, 경쟁자이면서도 동반자였던 친구들이 왠지 그립더랍니다. 워낙 조용하게 공부했던 터라, 소식이 뚝 끊겨졌다는... 역시 신비주의는 이 세상에서 가장 슬픈 처세술이 아닐까요? -_-;
아무튼, 여러분이 매뉴얼 또는 책에서 루씬에서 제공하는 내장 분석기(built-in analyzer)를 공부했다고 가정합시다. 각 내장 분석기 간의 관계 및 기능을 같이 공부하는 친구에게 가장 빨리 또한 쉽게 설명할 수 있는 방법이 무엇일까요? 더 나아가 내장 분석기를 응용해 새로운 분석기를 만들 수 있겠다는 용기를 복돋워야 합니다.
어렵나요? 독자가 원하는 건 각 분석기의 원리를 깨우치되 잘 사용할 수 있는 비법이지요. 반면, 저자 입장에서는 아주 고달픕니다. 매뉴얼에 소개된, 다양한 분석기 설명을 챙겨야 하고, 직접 구현해서 차이점을 파악해야 하는 등 알고 보면 남모를 고충이 많습니다. 이게 끝이라면 다행이겠지만, 전부가 아니랍니다.
독자에게 흥미를 유도하면서도, 학습의 맥을 끊기지 않도록 기술한다는 게 과연 쉬울까요? 예를 들자면, 책 분량이 방대할 시, 뭘 배웠는지 까먹다 보니 책의 앞부분부터 다시 봐야 하는 번거로움이 있을 겁니다. 독자는 저자를 원망하면서 이내 책을 덮어 버리겠지요? 필요한 부분을 추려 반복케 함으로써 학습 효과를 높이면 될까요? 독자가 반복되는 부분을 인지하지 못하고, 자연스럽게 받아 들이게끔 기술하는 센스가 없다면? 이런 걸 가리켜 당신의 책을 읽는 독자의 심리를 치밀하게 파악하는 방법을 많이 연구하지 않았다는 의미입니다.
사실, 자신이 아는 한대로 쓰는 게 정석이지만, 지식을 무미건조하게 전달하는 건 그리 바람직하지 않습니다. 왜 그럴까요? 독자가 책에서 배우는 지식과 저자가 알려준 지식 간의 차이가 생각외로 크기 때문입니다. 독자는 저자보다 눈썰미가 매우 뛰어난 분입니다. 저자도 미처 생각하지 못했던 부분을 새롭게 만들 수 있으니까요.
노하우라던가 그런 건 중요하지 않습니다. 자신이 힘들게 공부한 것을 남에게 제대로 전달하는 능력이 기본이되, 독자가 저자를 뛰어 넘을 수 있도록 배움의 갈망을 더 애태우게 만들어야 합니다.
이때 숨겨진 복병이 있습니다. 바로 차별화입니다. 독자가 책을 읽는 과정에서 아주 복잡하고 어려운 내용을 매우 쉽게 이해시켜줄 수 있는 방법이 많다는 걸 알고 계시죠? 각 장의 뒷 부분에 요약해 정리한 내용을 도표로 보여주면 충분하다고 칩시다. 이미 수 많은 책에서 채택되었던 방법이니 독자가 매우 식상할 겁니다. 이걸 두고 어떻게 생각하시는지요? 독자가 매우 적은 정보검색이나 영상처리 같은 전문 분야라면, 여러 권을 이미 갖고 있다는 점을 감안하셔야 합니다.
이에 대한 예로, 앞에서 언급했던 내장 분석기 간의 관계를 정리한 것을 소개합니다.
내장 분석기의 기능을 도표로 단순히 나열했다면, 독자가 내장 분석기 간의 관계라는 중요한 부분을 놓쳤을 겁니다. 만약에 위 그림과 같이 만든 후, 도표에다가 기능별 분류까지 상세하게 곁들인다면? 독자가 아하~ 이거라면서 흠흠... 많은 걸 생각하게 되겠지요? 이걸 달리 말하면, 독자가 당신의 책에서 배운 내용을 깔끔하게 정리할 수 있는 기회를 주는 것이지요. 물론 반복 학습 효과를 자연스럽게 얻을 것입니다.
저자는 그저 지식을 종이에 옮기는 사람이 아니라는 걸 기억해야 합니다. 독자를 배려하는 마음이 가득해야지요. 독자는 저자를 알아 봅니다. 이름만 듣고 책 내용을 읽지 않은 채 바로 구입하는 독자가 계시니까요.
독자의 배움에 대한 갈망을 해소시켜줄 수 있는 저자가 되고 싶은가요? 그렇다면, 차별화를 추구하면서, 읽는 속도를 배가시켜 독자가 아~ 좋아~ 자신감 늘었어~ 더 볼 게 없나라면서, 침 발라가며 페이지를 넘기는 게 무엇인지 찾으세요.
conv2군이 쓴 책이면 마인드맵과 브로마이드가 바로 생각 나시죠? 다른 영상처리 서적과 차별되는 부분입니다. 영상처리의 특성상 이론 중심인지라 마인드맵과 어울리지 않지요. conv2군이 과감하게 도입했습니다. 다른 출판사라면 고개를 흔들 정도로 만드는 게 만만치 않아 편집 거부까지 갔을 겁니다. conv2군이 한방에 정리까지 끝내고 싶은 독자를 위해 계속 밀어 부쳤지요. 편집자에게 수 십번 이상 퇴짜를 놨을 겁니다. 이건 conv2군이 원고 편집자와 같이 밤새가면서 작업했기에 가능했던 이야기입니다. 그런다고, conv2군은 독한 사람이 아닙니다. 알고 보면 편집자의 여심(女心)에 매우 약한 편이지요.
아무튼, conv2군이 예전 책에 이미 써먹었으니, 다른 방법을 계속 찾고 있습니다. 영상처리는 알고리즘 구현이 전부가 아니지요. 프로그래밍 실력이 뒷받침되야 합니다. 그만큼, conv2군이 실무를 우선하는 집필 스타일을 오랫동안 고수하고 있습니다.
이번에는 알고리즘 수행 시간 최적화를 위한 코드 작성부터 디자인 패턴까지 적용해, 다른 분야에 가더라도 척척 짤 수 있는 능력을 키우는 게 어떨까라면서 찾는답시고 점점 대머리 품절남으로 변신하고 있습니다. 원고를 내팽겨친 채, 서재에서 수시로 책을 찾아보고 메모로 정리한 게 꽤 됩니다만, 도대체 뽀족한 답이 나오지 않습니다.
이렇듯이 집필은 아주 고통스럽지만, 독자에게 배움의 기쁨을 안겨 주는 과정에서 할 일이 많아 즐거우니 머리숱이 더 빠지는 걸 기꺼이 감수하렵니다. 참. 여러분께 부탁할 게 있는데, 아주 잘 듣는 탈모방지 약이 어디 없을까요? T_T
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2004년 말에 출간했던 "Java를 이용한 디지털 영상처리" 책과 관련된 문의를 계속 받고 있다. 출판사에서 재작년에 절판시킨지라 구할 수 없는 상황에서, 독자에게 어떤 말씀을 드릴 지 심각하게 고민하고 있다. 완벽한 정답이 없기에 이 자리를 빌어 문의해주셨던 여러분께 너그러운 양해를 구한다.
자바 영상처리 책을 다시 냈으면 하는 의견을 주셨지만, 아직까지는 결정을 쉽게 내리지 못하고 있다. 2000년 이후 자바 영상처리 책이 국내외 통틀어도 몇 권밖에 없다는 암울한 현실이 맞물려 있다. 과도한 스트레스를 받을 각오하고 눈 딱 감고 해버릴까 싶지만, 어느 출판사에서 내줄 건지 장담할 수 없다.
아무튼, 자바로 영상 파일을 읽고, 조작하고, 저장하는 걸 왜 어렵게 여길까? 그 이유는 크게는 두 가지로 나눌 수 있다.
첫째, 자바에서 제공하는 영상처리 라이브러리가 딱 한 개만 있는 게 아닌데, 어떤 걸 먼저 봐야 할지 대략난감이고, 제대로 써 먹으려면 시간과 끈질김이 필요한 상황까지 이를 수 있다.
둘째, 자바가 영상의 화소값 범위에 대응하는 C의 unsigned char 같은 자료형을 제공하지 않아 구현에 애를 먹을 수 있다.
허나, java2D의 BufferedImage 중심으로 넓게 본다면, 생각외로 간단하게 구현할 수 있다. 무슨 뚱딴지 같은 소리를 하느냐는 말이 나올 것이다. 사실 그렇다. BufferedImage를 갖고 RGB 화소값을 어떻게 처리하는지 살펴 보라. 재야의 숨은 영상처리 고수라면 이 부분을 일찍이 간파하고, conv2군보다 더 빨리 만들 수 있다.
이에 보듯이 영상을 읽고, 조작하고, 저장하는 것이 화소값을 담을 자료형과 관계가 있음을 알아야 한다.
달리 말하면 언어별 문법책의 첫 부분에 항상 언급되는 자료형에 관심이 없는 상태에서, 과연 제대로 만들 수 있을까? 더 나아가 C/C++로 구현했던 경험을 살려 자바는 별게 아니겠지라고 덤벼 든다면? 그게 무슨 대수라면서 영상처리 알고리즘과 거리가 멀다고 가볍게 넘겨 버리는 강심장이 한 몫을 한다면 어떻게 될까?
무엇보다는 각 언어별로 구현 방법이 다르다는 걸 인지하고, 해당 언어에 대한 기본 문법 지식을 갖출 필요가 있다. 그게 여러가지 이유로 어려울 경우, 영상처리를 시작하는 분이라면 각 언어마다 영상을 읽고, 조작하고, 저장하는 코드를 눈 감고 짤 수 있도록 철저하게 습관을 들였으면 한다.
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conv2군이 "Java를 이용한 디지털 영상처리" 책에 수록되었던 imageGS API의 핵심 모듈을 점심시간 동안 리팩토링해, 거의 기존 코드의 절반 정도로 줄였다. 사실, ImageJ 책의 부록에 imageGS과 연동하는 방법을 넣을 계획이라서 이번 기회에 리팩토링한 것이었다. 점심을 걸러 버린지라 한창 배고팠던 시간에 뚝딱한 탓에, 결과가 그리 신통치(?) 않았다는... 꼬로록...
1. 영상 데이터 구조 재설계 - 2차원 배열 위주 구현 버림
2. 화소값에 대응하는 short/int/double 자료형 동시 지원을 double 자료형으로 통일
3. 영상 포맷 처리 단일화 - 영상 포맷별로 일일이 읽고, 조작, 저장, 창을 띄운 부분 삭제
4. MuitlChannelViewer 클래스 최적화 - 기존 코드를 약 70% 줄임
리팩토링 과정에서, conv2군이 옛날 코드를 훑어 보면서 정말 힘들게 짰던 부분을 보니 어질어질... 도대체 왜 그랬는지 이해가 되지 않았던 곳도 한 두군데가 아니었다. 그때는 자바 초보자 시절이었던 2001년이고, 지금은 2010년이니 9년 간의 차이가 그렇게 컸나 싶었다. 시간이 사랑을 움직이는 게 아니라, 코드를 점점 개선한다는 명언(?)이 이쯤에서 나와야 할 듯... -.-;
재작년에 출간했던 "오픈소스 GS를 이용한 디지털 영상처리 기본 프로그래밍"에서 기술했던, 영상처리 라이브러리 개발 패턴을 기억하시죠? 이에 맞춰 리팩토링 거친 imageGS API를 사용한 예제 코드를 소개한다. 참고로 공정한 비교를 위해 OpenCV 카페에 올라온 의사 컬러 코드를 자바의 imageGS API를 이용해 변환했다.
단, OpenCV 카페에 올라온 원본 영상과 위 원본 영상의 내용이 완벽하게 일치하지 않아 결과 영상이 약간 튀어 나왔지만, 그리 중요하지 않다. 버그라면 보완해 개선하면 그만이다. 무엇보다는 자바로 영상을 읽고, 조작하고, 저장하는 부분만 제대로 구현할 수 있다면, 자신만의 영상처리 라이브러리의 핵심 부분이 완성되는 지름길이 된다는 걸 기억했으면 하는 바람이 있다.
많이 힘들더라도 시행착오를 겪은 후부터 자바로 영상처리 알고리즘 구현하는 건 문제가 없을 것이다. 그만큼 조금만 노력한다면 코드 자체를 매우 간결하게 만들 능력을 자연스럽게 키울 수 있다는 믿음을 가졌으면 좋겠다. ^^;
아... conv2군에겐 자바는 역시 어려워요...
C/C++의 포인터가 오늘따라 왜 그리운 건지... T_T
* 추신
위에 선 보였던 의사 컬러 변환 코드는 영상의 크기에 비례해 처리 시간이 급격하게 증가할 것이다. 이런 이유로 컬러 룩업 테이블(CLUT : Color LookUp Table)을 이용해 처리 시간을 단축시킨 코드를 소개한다. 물론 실행 결과는 동일하다.
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