지금까지 conv2군이 imageGS API 관련된 예제 코드를 콘솔 기반으로 구현했다. 즉, 클래스 만들면 main() 함수에서 예제 코드를 작성하는 것이었다. 물론, ImageJ UI에 imageGS API를 연동한 플러그인 예제 코드를 별도로 제공하고 있다. 그러다 보니 특정 알고리즘을 구현하면, 예제 코드를 따로 만드느라 시간을 많이 잡아 먹는다는... 어느 세월에 다 끝날까... T_T
한편으로, 계속 쌓여 가는 imageGS API 소스 파일을 보면서, 콘솔 기반 예제 코드가 독자에게 과연 도움이 되는 것인지 한동안 고민했다. 왜냐하면 독자가 예제 코드를 확인하려면 해당 소스를 일일이 열어야 한다는 불편함이 있기 때문이다.
이외에 콘솔 기반에서 구현했을 경우 단점이 있는데, 특정 알고리즘을 실행한 것이기에, 콘솔 기반에서 띄워진 해당 창의 영상 데이터에 다른 알고리즘을 적용할 수 없다. 팝업 메뉴로 처리할 경우, 외관상 보기가 좋지 않고 지저분한 코드로 뒤죽박죽 될 가능성이 컸다.
독자의 학습 패턴을 고려한다면 이건 너무 무책임한 일이 아닌가 싶었다. 결국, 두 가지 문제점을 한꺼번에 잡을 수 있는 방법은 단 하나! 바로 imageGS API를 기반으로 GUI 방식의 애플리케이션을 만드는 것이었다.
금요일 늦은 밤의 퇴근 시간에 구현 시나리오를 생각한 후, 집에 와서 새벽 6시까지 커피를 과하게 마시면서, imageGS API 기반 UI를 기어코 만들었다. 그때 양반다리로 앉아서 한동안 코딩했던지라, 지금 허리를 쉽게 펴지 못하고 있다.
아무튼, 다음 그림은 imageGS API UI를 실행시킨 화면이다. conv2군이 스윙을 모르는 탓에 구현에 한참 애를 먹었지만, 이 정도로 나왔던 게 다행이랄까.... 알고 계시는대로 conv2군은 디자인에는 0점짜리인지라, 툴바 같은 것을 붙이지 않았다.
imageGS API UI에 보듯이, 영상 파일 열기, 열려진 창 닫기, 저장 기능을 기본으로 지원하고 있으며, 각 메뉴에 알고리즘을 적용한 결과를 볼 수 있다. 내부적으로 UI 관련 소스 파일이 서너개 정도로 적고, 분류된 알고리즘이 구현된 예제 코드를 단일 파일에 묶여 간결화 시켰다. 따라서 독자가 특정 알고리즘이 구현된 예제 코드를 보고 싶을 시 금방 찾을 수 있다.
덧붙이자면, 이번 자바 영상처리 책에 imageGS API UI를 만드는 과정이 들어가게 된다. 사실, 독자에겐 UI는 알고리즘을 쉽게, 빠르게 구현할 수 있는 중요한 도구이다. 더 나아가, 독자 나름대로 수정해서 애플리케이션으로 배포할 수 있다는 장점을 무시할 수 없다.
한편으로, 자바로 UI를 만드는 내용을 자세하게 다룬 영상처리 책이 국내외에 전혀 없다는 점을 고려했다. 참고로, 자바 그래픽 라이브러리인 AWT/스윙은 영상처리와 거리가 먼 데다가 구현 난이도가 높아, 상세하게 다루기엔 무리가 있다는 점을 무시할 수 없다. 이런 경우를 감안해 conv2군은 독자가 처음부터 스윙을 모른다는 전제에서, 단계별 구현 과정을 제시하면서 쉽게 설명할 것이니 걱정을 접었으면 좋겠다. ^^;
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imageGS API UI 구현 과정에서 어려움이 있었다면, 창을 제어하는 부분을 꼽겠다. 왜냐하면 imageGS API UI는 MDI(다중 문서 인터페이스)가 아닌 단독 애플리케이션인지라, 여러 개 영상이 띄워진 창을 일일이 제어하는 게 쉽지 않았기 때문이다.
콘솔 기반이라면 팝업 메뉴의 [닫기] 메뉴를 이용해 직접 창을 닫을 수 있지만, imageGS API UI에서 [파일 > 닫기] 메뉴 클릭할 때, 어느 창을 닫아야 하는지 기준이 애매했다. 이외 여러 개 창을 계단식으로 나열되도록, 창 배치 위치를 결정하는 게 만만치 않았다. 이와 같이, 콘솔 기반에서 띄워진 창과 imageGS API UI에서 띄운 창이 서로 별개라는 특수한 환경에서, 창 제어에 대한 부담이 더욱 가중될 수 밖에 없었다.
그만큼, conv2군이 MDI가 아닌 일반 애플리케이션에서 창 제어에 어려워 했던 게 당연지사. 허나, imageGS API UI에서 특정 알고리즘을 적용시키려면, 활성화된 창의 영상 데이터를 대상으로 한다는 점에 주목했었다. Visual C++의 MDI라면 활성화된 창을 쉽게 알아낼 수 있지만, 자바에서는 그런 게 있을 턱이 없었다. 덕분에 3주 동안 힘들게 만들었던, 창 제어 관련 기존 코드를 휴지통에 전부 버려야 했었다.
아무튼, 다음 그림은 imageGS API UI에서 원 영상과 결과 영상을 단일 창에 띄운 화면이다. 사실, 일일이 결과를 봐야하는 귀차니즘의 압박 때문에 일부러 구현한 것이었다. OpenCV 책을 공부하는 독자에게 매우 익숙한 화면일 것이다.
만약에 원 영상과 결과 영상을 따로 창에 띄우고 싶다면? 왜냐하면 결과 영상에 다른 알고리즘을 적용할 때가 있기 때문이다. conv2군이 이런 상황을 내다보고 기존 코드를 그대로 둔 채, 환경 항목을 변경하거나 또는 코드 상에서 옵션을 직접 설정하면 자동으로 별개로 띄우도록 구현했다.
다음 그림은 각 영상을 따로 띄운 화면으로서, 다소 색다른(?) 분위기를 풍기고 있다.
어휴... 콘솔 기반에서 만들었던 예제 코드를 imageGS API UI에 따로 넣어야 한다는 게 정말 힘들다. 알고리즘도 한 두개가 아니다 보니 정말 눈앞이 캄캄하다. 몇번이고 진짜 포기하고 싶다는 생각이 든다. 참을 忍이 셋이면 자바 영상처리 책이 나오니... 지금도 기다리고 계실 독자를 봐서라도 일단 견딜 수 밖에... T_T
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저번 주에 출판사에서 OpenCV 책 재고가 소진되어서 최근에 증쇄를 했다고 conv2군에게 연락했더군요. 처음 경험해보는 5쇄라서 좋긴 한데, 솔직히 부담이 가네요. ^^;
지금도 꾸준히 imageGS API를 찾는 독자에게는 자바 영상처리 책이 필요하다는 걸 느끼고 있었다. 재작년에 절판된 상황에서 conv2군이 할 수 있는 게 전혀 없었다. 능력 밖의 일인데다가 독자가 공부하고 싶다는 의지를 보고 얼마나 괴로웠는지... 오죽하면 잠을 제대로 못 잤을 정도였을까...
몇 주동안 많은 고민을 한 끝에, 오는 7~8월안에 "java를 이용한 디지털 영상처리"의 개정판에 대응하는 책을 홍릉과학출판사에서 소량 부수로 내기로 결정했다. 다른 출판사(정익사)에서 낸 기존 자바 영상처리 책이 절판된데다가 5년이 지났기에, 판권이 자동으로 소멸된거라 가능한 일이었다. 개정판을 낼 기회가 있었지만, 최대한 수준을 낮춰 내달라는 정익사의 요구를 냉정하게 거절했었다. 자바 영상처리가 보편화되지 않아, 거의 팔리지 않는다는 암울한 현실과 맞물린 탓도 한 몫을 했었다.
아무튼, 이번 자바 영상처리 책에 새롭게 수정된 imageGS API를 수록하며, ImageJ와 관련된 내용을 국내 처음으로 다루게 된다. 지금까지 집필하고 있던 ImageJ 책을 서로 참조할 수 있도록 구성하는 거라 다소 벅차긴 하다. 참고로 이번 영상처리 책은 imageGS API를 이용한 알고리즘 구현 위주이고, ImageJ 책은 ImageJ API 사용 방법 위주라서 코드 내용이 전혀 다르다.
한편으로는, 요새 밤늦게까지 집필하느라 체력이 딸려 고전하는 상황에서, 과연 제대로 해낼 수 있을지 의문이 살짝 든다. T_T
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conv2군이 주말 내내 imageGS API의 핵심을 다시 고치느라고 낑낑거렸다. 그 원인은 알고리즘에 따라 화소값을 실수형으로 처리하는 경우를 까먹었기 때문이었다. 어휴... 건망증은 조물신의 정말 대단한 선물이더군요.
참고로, 영상은 8비트 위주인지라 0~255 범위 내 화소값만 처리한다. 과연 그럴까? 어디까지나 영상을 읽고 출력할 때 필수 조건이지, 영상 조작에 대응하는 알고리즘 구현에 있어 항상 화소값이 꼭 0~255 내외의 값만 대상으로 하는 건 아니다. 일례로 정수값으로 처리하기가 만만치 않은 컬러 공간 변환을 들 수 있다.
아무튼, 영상 데이터가 담긴 1차원 배열을 기반으로 화소값을 가져오고 삽입하는 부분을 추가했다. 옛날 imageGS API에서 영상 데이터를 2차원 배열로 변환해 처리했지만, 지금은 코드의 간결화를 위해 1차원 배열로 바꿨다.
처리 속도는 안정적이며, 메모리 사용량을 줄일 수 있다. 더 나아가 다른 오픈소스 영상처리 라이브러리와 연동이 상대적으로 쉽다는 장점이 있다. 다만, 편의성을 위해 imageGS API 내 1차원 배열을 외부에서 접근할 수 없다. 대신에, 화소값을 마치 2차원 배열처럼 처리할 수 있는 메서드가 이미 구현되어 있다.
1차원 배열이라고 하면, OpenCV와 무슨 차이가 있을까? OpenCV는 1차원 배열에서 다음과 같이 화소값을 가져온다.
r = (BYTE)src->imageData[(i*src->widthStep) + j*3+2];
g = (BYTE)src->imageData[(i*src->widthStep) + j*3+1];
b = (BYTE)src->imageData[(i*src->widthStep) + j*3+0];
반면, conv2군이 구현했던 방법은 아래와 같으며, OpenCV와 약간 다르다.
r = imageData[ i*width*3 + (j*3+0) ];
g = imageData[ i*width*3 + (j*3+1) ];
b = imageData[ i*width*3 + (j*3+2) ];
두 방법 간의 차이는 무엇일까? 바로 1차원 배열에 RGB 화소값을 어떻게 배치했는가의 여부이다. 덧붙여, 다른 오픈소스 라이브러리를 사용할때, 1차원 배열의 영상 데이터를 가져올 수 있다면, RGB 화소값을 어떻게 추출하는지 눈여겨 보길 바란다.
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imageGS API에서 제공하는 창 띄우기 기능을 사용하다 보면, 최상단 위치에서 여러 개의 창이 전부 겹쳐지게 된다. 그러니 각 영상을 볼라고 치면, 해당 창을 일일이 움직여야 한다. 보통 영상처리 알고리즘 구현 결과를 보려면 한 두 개 창이면 되는데, 서너 개 이상이면 꽤 불편할 수 있다.
결국, conv2군이 마우스 들고 전투! 다음 그림은 중앙 위치에 배치한 후, 계단식으로 창이 나열되도록 수정한 화면이다 .
포토샵에서 한꺼번에 여러 영상을 열때의 화면과 거의 비슷하다. 그 원리에 대해 간략히 설명하자면, 각 창에 ID를 부여한 후, 첫 번째 창의 위치를 기준으로 계단식으로 배치한 것이다. 만약에 콘솔 기반이 아닌 스윙으로 만든 애플리케이션에서, imageGS API를 사용해 여러 창을 띄웠을 때 위치 조절이 관건이 된다. 어런 면을 고려해 창을 닫을 시 ID를 파악해 창이 서로 겹쳐지지 않도록 했다.
이외, 팝업 메뉴를 이용해 창에 있는 영상을 저장하고 싶거나 다른 창으로 복사할 수 있도록 추가했다.
여러분이 수행 결과를 저장하거나 혹은 복사해 다른 알고리즘을 적용하고 싶다고 가정하자. 다른 영상을 불러 들이거나 혹은 결과 영상을 저장하는 코드를 그때마다 수정하는 번거로움이 잇따르게 된다. 만약에 콘솔 기반에서 구현하면 더 왕짜증이 날 것이다. conv2군이 독자의 이런 행동을 미리 내다보고 팝업 메뉴를 만든 것이었다.
사실, 사용자 인터페이스의 하나인 창 제어와 관련된 부가 기능을 구현하려면, 스윙(swing)과 관련된 지식이 필요하다. 자바로 영상처리를 배우는 독자에겐 너무나 벅찬 감이 있다. 어떻게 보면 영상처리와 무관한 부분이기에 독자에게 맡기는 게 더 나을 수 있다. 이건 어디까지나 상대적이다. 아무튼, conv2군은 자바 영상처리의 난이도를 고려해, imageGS API로 영상처리 공부하는 독자에게 알고리즘 구현에 편리한 기능 - 창 제어, 파일 대화상자, 메시지 창, 입력 창 등 - 을 유틸리티로 제공해 활용하는 방법으로 보완하고 있다.
자바는 흔히 배우기 쉬운 언어라고 알려져 있다. 포인터 같은 게 없으니 말이다. 그저 문법책만 달달 외우면 끝일까? 결코 그렇지 않다. 알아야 할 게 은근히 많다고 본다. 자바로 시작하려는 독자에게 절실히 필요한 건 imageGS API 알고리즘 구현 방법이 아닐 것이다. 기본이 없으면 더 힘들 수 있다. 이런 경우를 감안해, 이번 자바 영상처리 책에는 알고리즘을 체계적으로 파악하는 과정에서, 자바 환경 설정부터 개발툴 사용방법과 더불어 자바 프로그래밍 기술을 동시에 배울 수 있도록 구성하고 있다. 참고로 국내외엔 자바 영상처리 책이 거의 없고, java2D 위주에 치중해 있다는 슬픈 현실을 직시했으면 한다.
사실, 이번 자바 영상처리 책을 집필하다 보면, conv2군의 책상에 어느새 자바 입문서부터 이클립스 책, 스윙 및 자바 패턴 책까지 많이 쌓여 있다. 10년 넘게 현업에 있는 conv2군이라면 이런 책을 안 봐도 될 거라는 오해가 있을 것이다. 하지만, 독자가 많은 걸 공부하고 싶다는 의지를 고려해 더 좋은 내용을 넣을려고 수시로 뒤적이는 것이다. 무엇보다는 자바 영상처리 책 한 권이면 자바로 어느 정도 할 수 있다는 자신감을 부여해주고 싶어서이다.
conv2군에겐 솔직히 벅찬 작업이다. 예전 같으면 빨리 탈고했겠지만, 오랜만에 잡은 기회를 그렇게 날릴 수 없다. 밤새도 끄덕없어 체력이 팔팔했던 20대 시절과 같지 않아 힘들지만, 오랫동안 독자와 의견을 주고 받으면서 쌓인 이야기를 들려주고 싶다. 10년이면 강산이 바뀐다지만, 변함이 없는 건 독자의 마음이기에 끝까지 믿고 해보는 것이다. 독자가 책을 받아보고 얼마나 좋아할지 그려 보는 건 conv2군의 소박한 바람이랄까...
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ImageJ에서 imageGS 라이브러리 내 알고리즘을 호출할 수 있을까? 실제로 가능하다. 이에 대해, conv2군이 imageGS의 그물 모자이크 효과(grid mosaic effect) 관련 알고리즘을 ImageJ UI에서 실행한 결과를 아래에 보인다.
위 그림에 보듯이 ImageJ의 UI만 빌렸을 뿐, 내부적으로는 imageGS 라이브러리를 사용한 것임을 알 수 있다. 참고로, "ImagePlus" 위에 있는 창은 ImageJ의 창을 띄워주는 부분을 이용했다. 반면 아래에 있는 결과 그림은 imageGS에서 제공하는 창 띄우기 부분을 사용했다.
conv2군이 ImageJ의 플러그인 방식으로 구현한 방법을 제시한다. 물론 ImageJ의 플러그인 개발 패턴에 훨씬 벗어나지만, 어디까지나 imageGS 라이브러리 활용에 초점을 맞췄다는 것만 상기했으면 좋겠다.
1. ImageJ UI에서 영상 파일을 불러온다.
2. 불러온 영상 파일에 대한 영상 데이터 구조인 ImagePlus를 가져온다.
3. ImagePlus를 GSImage로 변환한다.
4. imageGS 라이브러리 내 알고리즘을 적용한다.
5. 결과 영상인 GSImage를 다시 ImagePlus로 변환한다.
6. 결과 영상을 창에 띄운다.
3번과 5번에 주목하길 바란다. 이와 같이, 오픈소스로 공개된 영상처리 라이브러리를 사용하기 위해서는 영상 데이터 구조가 무엇인지 먼저 파악할 필요가 있음을 잘 보여주고 있다. 이건 OpenCV와 CxImage를 동시 사용할 때의 원리와 동일하다.
아무튼, ImageJ의 영상 데이터 구조인 ImagePlus와 imageGS의 GSImage 간의 변환이 쉬울까? 어려울까? 그건 사람마다 체감이 다를 것이다. 일반적으로 채널 개수를 파악해 화소값을 가져와서 삽입하는 방식으로 구현하는데, 이건 상상외로 복잡할 수 있다. 왜냐하면 ImagePlus만 해도 화소값 처리를 지원하는 클래스 내지 메서드가 워낙 다양해 어떤 걸 쓸 지 애매하기 때문이다. 믿기 어려우면 한번 이 문서를 참고하시라.
각 영상 데이터 구조 변환 간의 방법이 매뉴얼이나 시중의 ImageJ 책에도 나와 있지 않은 내용이니, 엄청난(?) 삽질을 거듭하게 될 것이다. 이때, ImageJ는 java2D의 AWT를 기반으로 구현된 라이브러리라는 점에 착안하라. conv2군은 딸랑 몇 줄로 해결할 정도로 매우 간단했다. 알고 보면 괜히 헛 고생했나 싶을 정도라는 생각이 들었으니 말이다. -_-;
자바 영상처리를 공부함에 있어 큰 애로점은 java2D에 대한 모든 지식을 당장 습득해야 한다는 생각부터 출발한다는 것이다. 누구나 자신만의 방법이 있기에 뭐라고 말할 수 없다. 허나, 무한 질주 본능을 발휘하지 말자. 지름길은 분명히 존재한다. java2D의 영상 데이터 구조가 무엇인지 먼저 알면 그만이며, 모든 걸 다 배울 필요가 없다. 그 대신 API 문서를 보면서 중요한 걸 찾는 노력이 필요하다. 덧붙여, 시중의 영상처리 책이나 자료를 참고하면서, 자바 영상처리 라이브러리 개발을 직접 해보는 게 더 빠르다는 점을 밝힌다.
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