WPF OpenCV 프로젝트 #3: OpenCVService 구현 및 이미지 로드

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지난 포스팅에서 MVVM 구조를 잡았으니, 이제 WPF OpenCV 프로젝트의 심장이라고 할 수 있는 OpenCVService.cs를 작성할 차례입니다. 이 클래스는 OpenCV 라이브러리를 사용해 이미지를 불러오고, 영상처리를 수행하며, 결과를 UI에 보여줄 수 있는 형태로 변환하는 역할을 담당합니다 .

MVVM 패턴에서는 이 클래스를 Model 데이터를 다루는 서비스로 이해하시면 됩니다 .

영상처리를 위한 기능 설계

코드를 작성하기 전에 어떤 변수와 함수가 필요할지 먼저 정의해 보겠습니다 .

  • 원본 이미지 (_srcImage): 파일에서 불러온 Mat 형식의 원본 데이터입니다 .
  • 결과 이미지 (_destImage): 영상처리가 완료된 Mat 데이터입니다 .
  • UI 표시용 버퍼 (ImageSource): OpenCV의 Mat 데이터는 WPF UI(Image 컨트롤)에 바로 띄울 수 없습니다. 따라서 BitmapSource 형태로 변환된 별도의 버퍼가 필요합니다 .

필요한 핵심 기능(함수)은 다음과 같습니다.

  1. LoadImageAsync: 이미지를 비동기로 불러오는 함수 .
  2. ProcessImageAsync: 알고리즘을 적용하여 영상처리를 하는 함수 .
  3. Cleanup: 사용된 메모리(Mat)를 정리하는 함수 .

OpenCVService.cs 전체 코드 작성

설계한 내용을 바탕으로 코드를 구현해 보겠습니다. OpenCVService.cs 파일에 아래 코드를 작성합니다.

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows;
using System.Windows.Media;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.WpfExtensions; // WPF 확장 기능 필수

namespace Vision_OpenCV_App
{
    public class OpenCVService
    {
        // 1. 데이터 변수 선언
        public Mat? _srcImage;         // Original Image (OpenCV용)
        public Mat? _destImage;        // Processing Image (OpenCV용)
        
        // 2. UI 바인딩용 이미지 버퍼
        public ImageSource? _cachedOriginal;
        public ImageSource? _cachedProcessed;

        public OpenCVService()
        {
        }

        // 3. 이미지 비동기 로드
        public async Task LoadImageAsync(string filePath)
        {
            await Task.Run(() =>
            {
                // 이미지를 컬러 모드로 읽어옴 (그레이스케일 변환 등 후처리를 위해 원본은 컬러 유지)
                var img = Cv2.ImRead(filePath, ImreadModes.Color);
                _srcImage = img;
                _destImage = _srcImage.Clone();
            });

            // UI 스레드에서 이미지 갱신
            await Application.Current.Dispatcher.InvokeAsync(() =>
            {
                _cachedOriginal = _srcImage.ToWriteableBitmap();
                _cachedProcessed = _destImage.ToWriteableBitmap();
            });
        }

        // 4. 영상처리 로직 실행
        public async Task<string> ProcessImageAsync(string algorithm, AlgorithmParameters parameters)
        {
            if (_srcImage == null || _srcImage.IsDisposed) return "Non Image";

            string resultMessage = "Processing Complete";

            await Task.Run(() =>
            {
                // 기존 결과 메모리 해제 후 원본 복사
                if (_destImage != null) _destImage.Dispose();
                _destImage = _srcImage.Clone();

                switch (algorithm)
                {
                    case "Threshold":
                        if (parameters is ThresholdParams thParams)
                        {
                            using (Mat gray = new Mat())
                            {
                                // 컬러 -> 그레이 변환 후 이진화 처리
                                Cv2.CvtColor(_srcImage, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
                                Cv2.InRange(gray, new Scalar(thParams.ThresholdValue), new Scalar(thParams.ThresholdMax), _destImage);
                                resultMessage += $": {algorithm}";
                            }
                        }
                        break;
                }
            });

            // 결과 이미지를 UI 포맷으로 변환
            await Application.Current.Dispatcher.InvokeAsync(() =>
            {
                _cachedProcessed = _destImage.ToBitmapSource();
            });

            return resultMessage;
        }

        // 5. 메모리 해제 (중요!)
        private void CleanupImages()
        {
            if (_srcImage != null) { _srcImage.Dispose(); _srcImage = null; }
            if (_destImage != null) { _destImage.Dispose(); _destImage = null; }
        }

        public void Cleanup()
        {
            CleanupImages();
        }

        // 6. 람다식을 이용한 속성 반환
        public ImageSource? GetOriginalImage() => _cachedOriginal;
        public ImageSource? GetProcessedImage() => _cachedProcessed;
    }
}

코드 핵심 포인트 분석

왜 Task와 async/await를 사용했나요?

실무 프로그램을 개발할 때 가장 중요한 것 중 하나가 UI 응답성입니다. 용량이 큰 고화질 이미지를 불러오거나 복잡한 영상처리를 할 때, 메인 스레드(UI 스레드)에서 처리하면 작업이 끝날 때까지 화면이 멈춰버립니다(일명 ‘렉’ 걸림) .

이를 방지하기 위해 “오래 걸리는 작업은 뒤에서 처리하고 결과만 알려줘!”라고 맡기기 위해 Task를 사용했습니다 .

왜 흑백 영상 처리에도 컬러로 저장하나요?

_srcImage를 무조건 3채널 컬러로 불러오는 이유는 확장성 때문입니다. 나중에 영상처리 결과 위에 빨간색이나 파란색으로 검출 영역(ROI)을 표시해야 할 때, 원본이 그레이스케일(1채널)이면 색상을 입힐 수 없기 때문입니다 .

수동 메모리 관리 (Dispose)

C#은 가비지 컬렉터(GC)가 메모리를 관리해 주지만, **OpenCV의 Mat 데이터는 Unmanaged Memory(관리되지 않는 메모리)**를 사용합니다 . 따라서 사용이 끝난 이미지는 Dispose()를 호출하여 직접 메모리를 반환해주어야 메모리 누수(Memory Leak)를 막을 수 있습니다 .

🚀 다음 단계

이제 영상처리를 위한 로직인 Model과 Service가 완성되었습니다. 다음 포스팅에서는 이 기능들을 화면과 연결해 줄 ViewModel을 구현하여, 실제 버튼을 눌렀을 때 이미지가 보이도록 만들어 보겠습니다 .

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