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TL;DR
- CUDA/GPU, 상용 지원, MAUI/Unity까지 안정적으로 가려면 Emgu CV가 유리(단, 일부 기능은 유료/상용 런타임 필요). (emgu.com)
- 전부 오픈소스/간단 설치/네이티브 OpenCV API 느낌을 원하면 OpenCvSharp이 편함(공식적으로 CUDA 미지원). (GitHub, NuGet, SourceForge)
한눈 비교
항목 Emgu CV OpenCvSharp
| 정체 | .NET용 OpenCV 래퍼(기업 운영, 듀얼 라이선스) | .NET용 OpenCV 래퍼(커뮤니티, BSD-3) |
| 설치/패키지 | Emgu.CV + OS별 runtime 패키지 (Windows는 Emgu.CV.runtime.windows) | OpenCvSharp4 + OS별 runtime (OpenCvSharp4.runtime.win 등) 또는 OpenCvSharp4.Windows 번들 |
| CUDA(GPU) | 지원. CUDA 동작하는 전용 런타임(상용 저장소) 제공. 오픈 저장소의 일부 런타임엔 미포함일 수 있음 | 공식적으로 미지원(직접 네이티브 바인딩 커스터마이징 필요) |
| DNN 모듈 | Emgu.CV.Dnn 제공. 단, 런타임 빌드 옵션에 따라 DNN 빠진 패키지 존재 → “풀 런타임” 권장 | OpenCvSharp.Dnn 제공(ONNX/TF/YOLO 등 OpenCV DNN 기능 사용 가능) |
| 플랫폼 | Windows, Linux, macOS, iOS/Android, MAUI/Unity 등 | Windows, Linux, macOS. Unity/Xamarin 미지원 |
| 라이선스 | 듀얼(오픈소스 + 상용). 상용 구독으로 상업 배포·지원 | BSD-3(완전 오픈소스) |
| API 스타일 | .NET 친화 래핑(네임스페이스·클래스 분화) | 네이티브 OpenCV 스타일에 가깝게 래핑 |
| 커뮤니티/지원 | 상용 지원(문서/상용 NuGet/상담) | 커뮤니티 중심(GitHub/샘플·문서) |
근거/링크: Emgu 설치·CUDA·버전 안내, 듀얼 라이선스, 런타임 종류(일부 DNN 미포함 안내) (emgu.com, NuGet) / OpenCvSharp 설치·런타임 구조·CUDA 미지원·DNN 네임스페이스 문서 (GitHub, NuGet, SourceForge, Shimat) / 플랫폼 메모(Emgu 크로스플랫폼, OpenCvSharp Unity 미지원) (GitHub, SourceForge) / OpenCV 라이선스 배경(4.5+ Apache-2, 4.4- BSD-3) 참고 (OpenCV)
장단점 요약
Emgu CV
장점
- CUDA 가속/기업용 지원: 상용 저장소에 CUDA 런타임 제공, GPU 가속을 공식적으로 쓰기 쉬움. (emgu.com)
- DNN 모듈 포함 가능: 풀 런타임 사용 시 DNN 사용(모델 로딩·추론). (emgu.com, GitHub)
- 광범위한 플랫폼(Windows/Linux/macOS + iOS/Android/MAUI/Unity) 사례. (GitHub)
단점
- 패키지·라이선스 구성이 복잡: 어떤 런타임을 쓰느냐에 따라 DNN/CUDA 포함 여부가 다름(상용 필요). (emgu.com, GitHub)
- 비용: 상용 구독이 필요할 수 있음. (emgu.com)
OpenCvSharp
장점
- 완전 오픈소스(BSD-3), NuGet 설치 간단, 네이티브 OpenCV와 API 감각 유사. (NuGet, SourceForge)
- DNN 사용 가능(CPU/OPENCL 백엔드 등 OpenCV 지원 범위 내) — OpenCvSharp.Dnn. (Shimat)
단점
- CUDA 미지원(공식): 패키지로 바로 GPU 가속을 쓰기 어려움(직접 빌드/바인딩 필요). (SourceForge)
- Unity/Xamarin 미지원 명시. (SourceForge)
무엇을 배울 수 있나? (학습 포인트)
- OpenCV DNN 파이프라인(ONNX/TF/YOLO 로딩-전처리-추론-후처리) 실습: 두 래퍼 모두 OpenCV DNN을 노출. (OpenCV 문서)
- C#/네이티브 상호운용: Mat ↔ Bitmap 변환, 메모리 관리(IDisposable 패턴) 등 .NET에서 네이티브 래퍼를 다루는 법(OpenCvSharp 특징 설명에 명시). (SourceForge)
- GPU 가속 파이프라인 설계: Emgu CUDA 런타임/백엔드 선택, 빌드·의존성 정합(드라이버·CUDA·cuDNN) 체크 흐름. (emgu.com)
선택 가이드
- GPU/CUDA 필수거나 기업용 지원·배포 편의 필요 → Emgu CV(CUDA 포함 런타임/상용). (emgu.com)
- 완전 오픈소스/간단 설치/네이티브 API 감각 → OpenCvSharp. CUDA가 필요 없다면 가장 편합니다. (NuGet, SourceForge)
- Unity/MAUI 타겟 → Emgu CV 쪽 자료가 더 많고 공식적으로 내세움. (GitHub)
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