본문 바로가기

전체 글

Python에서 다중 객체 검출(Multi-Object Detection) 실습 Python에서 다중 객체 검출(Multi-Object Detection) 실습– 실전 기반 분석과 컴퓨터 비전 전문가 관점의 튜토리얼서론: 단일 객체에서 벗어나 ‘다중 객체 검출’이 필요한 이유컴퓨터 비전 분야에서 객체 검출은 이미 널리 활용되고 있는 기술이지만, 실제 산업 환경에서는 하나의 객체만 탐지하는 상황보다 여러 객체가 동시에 존재하는 장면을 처리해야 하는 경우가 훨씬 많다. 예를 들어 스마트 시티의 도로 감시 시스템에서는 차량, 사람, 자전거가 한 이미지 안에서 동시에 등장하고, 스마트 팩토리에서는 공구, 부품, 작업자 등의 요소가 동시에 등장한다. 따라서 다중 객체 검출(Multi-Object Detection) 은 단순 객체 인식 이상의 기술적 난이도를 요구하며, 더 정교한 모델 구조와 .. 더보기
Python으로 실시간 객체 검출(Object Detection) – YOLO 연동하기 서론: 실시간 객체 검출의 중요성오늘날 컴퓨터 비전 기술은 자율주행, 보안 감시, 스마트 팩토리, 로보틱스 등 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡았다. 그중에서도 객체 검출(Object Detection)은 이미지 속에서 특정 객체의 위치와 종류를 동시에 파악하는 기술로, 사람이 시각적으로 이해하듯 장면을 이해하기 위한 필수 요소다. 특히 실시간 처리가 가능한 모델은 빠르게 동작해야 하는 산업 환경에서 가장 높은 가치를 갖는다.YOLO(You Only Look Once)는 이러한 요구를 충족시키는 대표적인 실시간 객체 검출 모델로, 높은 속도와 좋은 정확도를 동시에 제공한다. Python을 활용하면 YOLO를 간편하게 불러와 실시간 카메라 영상이나 영상 파일에서 객체를 감지하는 시스템을 쉽게 구축.. 더보기
Python으로 다중 언어 환경 OCR(Multilingual OCR) 구현하기 서론: 글로벌 환경에서 다중 언어 OCR의 필요성OCR(Optical Character Recognition)은 이미지 속 문자를 자동으로 인식해 디지털 텍스트로 변환하는 기술로, 문서 스캔 자동화, 번역 시스템, 데이터 입력 자동화 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 실제 환경에서는 단일 언어만 포함된 문서보다 여러 언어가 혼합된 문서가 훨씬 많으며, 특히 글로벌 기업, 다국적 전자 문서 시스템, 온라인 콘텐츠 크롤링 등에서는 다중 언어 인식 기능이 필수적이다.Python은 OCR 기술을 구현하기 위한 가장 강력한 생태계를 갖추고 있으며, 특히 Tesseract OCR, EasyOCR, PaddleOCR, Google Vision API 등 다양한 라이브러리를 활용해 다중 언어 환경에 최적화된 .. 더보기
Python으로 이미지에서 텍스처/재질(Material Recognition) – 제조·검사 산업 응용 서론: 텍스처·재질 분석이 제조 품질관리에서 중요한 이유제조 산업에서 제품의 표면 상태는 품질을 결정하는 핵심 요소 중 하나이다. 특히 금속, 플라스틱, 섬유, 목재처럼 다양한 재질은 시각적으로 미세한 차이를 가지며, 이를 정확히 분석하는 것이 품질 검사 프로세스의 필수 조건이 되고 있다. 최근 제조 현장에서는 제품 표면의 텍스처 패턴, 거칠기, 균열 여부, 코팅 상태를 이미지 기반으로 자동 분석하며, Python은 이러한 재질 인식 시스템을 개발하는 데 가장 널리 사용되는 언어로 자리 잡았다.텍스처 분석(Material Recognition)은 기존의 단순 불량 탐지 수준을 넘어서, 제품 특성 분류, 생산 라인 최적화, 자동 검사 시스템 구축 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이번 글에서는 Pytho.. 더보기
Python으로 이미지에서 악세사리 인식(Accessory Recognition) – 안경/모자 탐지 서론: 악세사리 인식 기술의 필요성과 활용 가능성컴퓨터 비전 기술의 발전과 함께 사람의 얼굴뿐 아니라 착용한 악세사리까지 정확하게 인식하는 기술이 빠르게 고도화되고 있다. 특히 안경, 모자, 마스크 같은 착용 아이템은 얼굴 인식 정확도에 영향을 끼치기 때문에 별도의 악세사리 탐지가 필수적인 요소로 부상하고 있다. Python 기반 악세사리 인식 시스템은 딥러닝 모델을 활용해 이미지나 영상 속 인물이 어떤 악세사리를 착용하고 있는지를 자동으로 감지하며, 보안, 맞춤형 광고, 스마트 리테일, AR 필터 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이번 글에서는 안경·모자 탐지를 중심으로 악세사리 인식 기술의 원리, Python 구현 방식, 실제 응용 사례까지 전문적으로 살펴본다.악세사리 인식의 기본 개념과 딥러닝 기.. 더보기
Python으로 얼굴 마스크 착용 여부 인식(Face Mask Detection) – 코로나 이후 응용 서론: 코로나 이후 시대에서 마스크 인식 기술의 중요성코로나19 팬데믹 이후, 전 세계적으로 마스크 착용은 건강을 보호하는 기본 수칙이 되었으며, 이를 자동으로 판별하는 기술은 다양한 산업에서 필수 기능으로 자리 잡았다. 특히 대중 교통, 공공기관, 쇼핑센터 같은 다중 이용 시설에서는 빠르고 정확한 마스크 착용 여부 확인이 중요하다. Python 기반의 얼굴 마스크 인식(Face Mask Detection)은 이러한 요구를 충족시키기 위해 개발된 대표적인 컴퓨터 비전 기술로, 딥러닝 모델과 얼굴 인식 알고리즘을 결합하여 사람의 얼굴을 식별하고 마스크 착용 여부를 판단한다. 본 글에서는 Python을 활용한 마스크 인식 시스템의 구성 원리, 구현 방식, 코로나 이후 다양한 산업에서의 활용 방안까지 상세하게.. 더보기
Python으로 이미지에서 나이/성별 인식(Age & Gender Recognition) – 마케팅 응용 현대 디지털 마케팅과 스마트 애플리케이션에서 나이와 성별 인식(Age & Gender Recognition) 기술은타겟 맞춤형 콘텐츠 제공, 고객 행동 분석, 리테일 매장 분석 등에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.Python과 OpenCV, 딥러닝 모델을 활용하면, 이미지 기반으로 사람의 나이와 성별을 정확하게 추정할 수 있으며,실시간 분석을 통해 마케팅 전략과 데이터 기반 의사결정에 활용할 수 있습니다.이번 글에서는 Python 기반 나이 및 성별 인식 기술을 구현하고,마케팅 분야에서 실무적으로 활용하는 방법까지 자세히 살펴보겠습니다.나이/성별 인식(Age & Gender Recognition) 개념나이/성별 인식은 컴퓨터 비전에서 얼굴 특징과 패턴을 분석하여,개인의 연령대와 성별을 추정하는 기술입.. 더보기
Python으로 이미지에서 사람 포즈 인식(Pose Estimation) – OpenPose 연계 현대 컴퓨터 비전에서 사람 포즈 인식(Pose Estimation) 기술은 스포츠 분석, AR/VR, 헬스케어, 모션 캡처 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.포즈 인식은 이미지나 영상에서 사람의 주요 관절 위치를 추출하고, 신체 자세와 동작을 정밀하게 파악하는 기술입니다.OpenPose와 Python을 연계하면, 이미지 기반 포즈 추출부터 실시간 영상 적용까지 전문적이고 효율적인 워크플로우를 구현할 수 있습니다.이번 글에서는 Python 기반 OpenPose 연계를 통해 포즈 인식(Pose Estimation) 구현 방법과 실무 적용 사례를 상세히 다룹니다.포즈 인식(Pose Estimation) 개념포즈 인식은 이미지 내 사람의 관절(Keypoint) 위치를 찾아 신체의 형태와 움직임을 분석하는.. 더보기

티스토리툴바