OpenCV는 컴퓨터 비전 작업을 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다.

장점

빠른 성능: 실시간 이미지 처리에 최적화되어 있습니다.

비교적 가벼움: 모델 학습 없이 간단한 이미지 처리와 분석에 적합합니다.

다양한 기능 제공: 이미지 필터링, 엣지 검출, 물체 추적 등 다양한 기능을 지원합니다.

종속성 적음: 인공 지능 모델 학습이나 대규모 데이터셋이 필요하지 않음.

단점

정확도 제한: 딥러닝 기반 접근법보다 복잡한 패턴 인식에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.

수동 설정 필요: 특정 조건에 맞게 파라미터를 직접 조정해야 하므로, 반복 작업에 불편할 수 있습니다.

확장성 문제: 이미지나 비디오에서 고난도 패턴을 인식하기 위해선 한계가 있을 수 있습니다.

적합한 사용 사례

간단한 이미지 처리(엣지 검출, 색 변환 등)

실시간 영상 처리(예: 웹캠, CCTV 영상 분석)

임베디드 시스템과의 연동이 필요한 경우

AI 모델 (딥러닝/머신러닝) 

AI 모델은 주로 딥러닝과 머신러닝을 통해 복잡한 패턴을 학습합니다.

장점

높은 정확도: 대규모 데이터로 학습할수록 높은 성능을 기대할 수 있습니다.

복잡한 패턴 인식 가능: 얼굴 인식, 물체 감지, 자연어 처리 등에 강력합니다.

자동화된 기능: 직접적인 파라미터 조정 없이 데이터에 기반한 결과를 제공합니다.

단점

고사양 하드웨어 필요: 학습과 추론에 많은 컴퓨팅 자원이 요구됩니다.

데이터 의존성: 모델 학습을 위해 대규모의 데이터가 필요합니다.

시간과 비용: 모델 학습에 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 특정 작업에 대한 맞춤형 모델을 만드는 것이 복잡합니다.

적합한 사용 사례

이미지 분류, 객체 검출, 얼굴 인식 등 고난이도 비전 작업

자율 주행, 의료 영상 분석 등 높은 정확도가 중요한 분야

데이터에 기반한 예측 작업

결론: OpenCV vs AI 모델 선택 가이드

단순한 이미지 처리나 실시간 작업이 필요할 경우 → OpenCV가 적합합니다.

복잡한 패턴 인식이나 높은 정확도가 필요한 경우 → AI 모델이 더 나은 선택입니다.

하이브리드 접근법: OpenCV와 AI 모델을 조합해 사용하는 것도 좋은 방법입니다. 

예를 들어, OpenCV로 전처리한 이미지를 AI 모델에 입력하는 방식입니다.

결국 사용하고자 하는 프로젝트의 목적, 성능 요구사항, 시간 및 자원 제약을 고려해 선택하는 것이 중요합니다.