OpenCV CoinCalculator

2020 Spring Semester, HCI OpenCV Project for detecting USD coins, and calculating the total amount of money.

배경

2020년 1학기 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 강의 프로젝트로 진행하였다. 강의를 수강하며 학습한 OpenCV 기반의 영상처리 알고리즘을 실제로 사용해보기 위하여, 머신러닝 관련 기법을 제외하고 순수한 영상처리 기법으로만 접근할 수 있는 주제를 선정하였다.

구현 방법

OpenCV에서 제공하는 Image Binarization, Canny Edge Detector, Morphology 등을 이용해 영상 전처리를 진행하고, Hough Circle Transform을 이용해 영상 내 존재하는 원형 객체를 검출하는 방법으로 접근하였다.

이후 cvtColor 메서드를 이용해 BGR 색상공간의 영상을 HSV 색상공간으로 변환하여 Hue Value를 추출하고, 검출된 원형 객체의 반지름을 이용해 동전을 분류하여 최종적으로 영상 내 동전의 가치 합을 산출하였다.

구현 환경

Visual Studio 2019 (C++) OpenCV 3.4.10 GeForce GTX 1660 Super 6GB

제한 요소

1. 광원

• 태양광이 일부 차단된 실내 (4500~5400K)
• 단일 실내 조명 (400lm, 4000K)

2. 카메라

• Samsung SPC-A1200MB (640x480)
• 피사체와의 거리 수직 20cm

구현 결과

한화, 미화 동전에 대한 동전 자동 계수기를 구현하였다.

본 프로그램에서 지원하는 동전은 다음과 같다.

• 한화 500원, 100원, 50원, 10원 동전 (Press 'W')
• 미화 1달러, 50센트, 25센트, 10센트, 1센트 동전 (Press 'D')

느낀점

영상처리 과정에서 가장 중요한 것이 제한요소의 설정이라는 것을 알 수 있었다. 주광과 주변광 등 주변 환경에 따라 영상처리의 결과가 큰 차이로 달라져, 프로그램의 결과물에 큰 영향을 미치게 된다.

본 프로젝트에서도 주변광과 카메라와 피사체의 거리에 의한 영향을 최소화하기 위해 고정된 환경을 구성하였고, 동전 종류 분류를 위한 모든 임계값을 철저한 분석 아래 설정하였다. 이에 관련한 자세한 내용은 함께 첨부한 'HCI 프로젝트 보고서.docx'에 기술하였다.

함께한 사람들

지도교수

동국대학교 컴퓨터공학과 정진우 교수님

환경구성 및 개발

동국대학교 컴퓨터공학과 양준영

보고서 작성

동국대학교 컴퓨터공학과 김진형 동국대학교 컴퓨터공학과 김우용