환경설정

설치하기

1. 파이썬 3.12 이상이 깔려 있는지 확인합니다. 없으면 python.org 에서 Windows 설치 파일을 받아 설치하고, 첫 화면의 "Add python.exe to PATH" 를 체크합니다.
2. VS Code 를 설치하고, 확장(Extensions)에서 마이크로소프트가 만든 "Python" 확장을 설치합니다.
3. 과목 폴더를 영어 이름의 폴더에 둡니다(예: C:\workspace\opencv-class). Windows 에서 OpenCV 의 cv2.imread, cv2.imwrite 는 경로에 한글이 있으면 실패합니다(1장 "설치 확인과 첫 코드" 참고).

python --version        # 파이썬 버전을 찍는다

Python 3.14.6

실행 확인하기

가상환경을 켠 상태에서 아래 코드를 실행합니다.

import sys
import cv2
import numpy as np
import matplotlib

print("파이썬:", sys.version.split()[0])
print("가상환경 안인가:", sys.prefix != sys.base_prefix)
print("OpenCV:", cv2.__version__)
print("NumPy:", np.__version__)
print("Matplotlib:", matplotlib.__version__)

파이썬: 3.14.6
가상환경 안인가: True
OpenCV: 5.0.0
NumPy: 2.5.4
Matplotlib: 3.11.2

실습 코드는 교안의 data 폴더를 작업 폴더로 두고 실행합니다. VS Code 에서는 data 폴더에서 터미널을 열거나, 코드 맨 위에서 os.chdir("data 폴더의 경로") 로 옮깁니다.

구글 코랩에서 실습하기

구글 코랩(Google Colaboratory)은 웹 브라우저에서 파이썬을 돌리는 구글의 무료 서비스입니다. colaboratory 는 "함께 일하는 연구실"이라는 뜻입니다. 실습실 PC 에 설치 권한이 없거나 집의 PC 에 설치가 어려울 때 씁니다. 구글 계정만 있으면 되고, 파이썬과 OpenCV, NumPy, Matplotlib, pandas 는 이미 깔려 있습니다.

이 쪽의 코랩 명령은 교안을 만든 PC 에서 실행하지 않은 안내 코드입니다. 코랩은 구글 계정으로 로그인해야 해서 직접 돌려 보지 못했습니다. 그 대신 코랩과 비슷하게 OpenCV 를 4.x 판으로 바꾼 환경에서 20장의 실습을 모두 돌려 확인했습니다(아래 "교안 PC 와 다른 점").

준비물

1. 교안과 함께 받은 colab_data.zip(과목 폴더 맨 위, 6.4MB). 실습 그림, 동영상, 정답표, YOLO 가중치 yolo11n.pt 가 들어 있습니다. 실습이 만든 out_ 파일은 들어 있지 않습니다.
2. 코랩에서 새 노트북을 엽니다(colab.research.google.com → 새 노트북).

준비 셀

새 노트북의 첫 셀에 아래를 붙여 넣고 실행합니다. 파일 고르기 창이 뜨면 colab_data.zip 을 고릅니다. 줄 앞의 ! 는 파이썬이 아니라 리눅스 명령을 실행하라는 코랩의 표시입니다.

!apt-get -qq install fonts-nanum          # 나눔 글꼴을 설치한다(-qq = 진행 글을 거의 찍지 않는다)
!pip -q install ultralytics               # 18차시부터 쓰는 YOLO 를 설치한다(-q = quiet, 조용히)

from google.colab import files
files.upload()                            # 파일 고르기 창에서 colab_data.zip 을 올린다

!unzip -q -o colab_data.zip -d /content/opencv-class   # -o = overwrite(덮어쓰기), -d = directory(풀 곳)

import os
import matplotlib.font_manager as fm
# 실습 코드는 그래프 글꼴로 "Malgun Gothic"(Windows 의 맑은 고딕)을 부른다.
# 코랩에는 이 글꼴이 없으므로, 나눔고딕 파일을 "Malgun Gothic" 이라는 이름으로 등록해 대신 쓰게 한다
fm.fontManager.ttflist.append(
    fm.FontEntry(fname="/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf", name="Malgun Gothic"))

os.chdir("/content/opencv-class/data")    # 실습의 작업 폴더로 옮긴다
import sys, cv2
print("파이썬:", sys.version.split()[0], "· OpenCV:", cv2.__version__, "· 작업 폴더:", os.getcwd())

그다음부터는 교안의 실습 코드를 그대로 셀에 붙여 넣어 실행합니다. 마지막 줄이 찍는 파이썬과 OpenCV 의 판을 확인해 두세요. 코랩의 판은 때때로 바뀝니다. 준비 셀은 그래프를 그리기 전에 실행합니다. 이미 그래프를 그린 뒤라 한글이 네모로 나오면 "런타임 → 세션 다시 시작" 뒤 준비 셀부터 다시 돌립니다(Matplotlib 이 한 번 찾은 글꼴을 기억해 두기 때문입니다).

런타임이 끝나면 지워진다

코랩의 작업 공간은 런타임(runtime, 코랩이 빌려주는 컴퓨터)이 끝나면 통째로 지워집니다. 창을 오래 두거나 "런타임 연결 해제"를 누르면, 올린 데이터와 실습이 만든 out_ 파일이 모두 사라집니다. 다시 열면 준비 셀부터 다시 실행합니다.

• 장을 건너 파일을 쓰는 곳은 같은 런타임에서 차례로 돌립니다. 특히 17장 실습 5(out_ch17_yolo/) → 18장 실습 2(학습, out_ch18_runs/parts/weights/best.pt) → 18장의 나머지, 19장, 20장 순서입니다.
• 학습한 모델을 남겨 두려면 files.download("out_ch18_runs/parts/weights/best.pt") 로 내려받아 두었다가, 다음에 같은 자리(out_ch18_runs/parts/weights/)에 올립니다.

교안 PC 와 다른 점