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이론을 넘어선 실전: Python 차량 번호 인식(LPR) 및 위반 감지 시스템 구축기 1. 들어가며: 왜 교과서적인 LPR 예제는 실전에서 실패하는가?우리는 수많은 컴퓨터 비전 튜토리얼에서 몇 줄의 코드로 차량 번호판을 완벽하게 인식하는 예제들을 접합니다. 하지만 그 코드를 그대로 가져와 실제 도로 환경이나 주차장 CCTV에 적용해 보면 처참한 인식률을 경험하게 됩니다. 저 역시 처음 이 프로젝트를 시작했을 때, 이상적인 환경에서 촬영된 샘플 이미지와 실제 현장의 간극 때문에 많은 좌절을 겪었습니다.본 포스팅은 단순히 OpenCV 함수 몇 개를 나열하는 사용법 강좌가 아닙니다. Python을 활용해 차량 번호 인식(LPR, License Plate Recognition) 시스템을 구축하면서 겪었던 실제적인 문제점들, 특히 야간이나 악천후 환경에서의 인식 실패를 극복하기 위한 저만의 데이터.. 더보기
실전 Python DMS 구현: 졸음운전 방지를 위한 눈 깜빡임 감지(EAR) 알고리즘 최적화 1. 들어가며: 단순한 안면 인식을 넘어 생명을 지키는 기술로최근 자율주행 2~3단계 차량이 보급되면서 가장 주목받는 기술 중 하나가 바로 **운전자 모니터링 시스템(Driver Monitoring System, DMS)**입니다. 단순히 카메라로 얼굴을 비추는 것을 넘어, 운전자가 전방을 주시하고 있는지, 혹은 졸음으로 인해 위험한 상태인지를 실시간으로 판단해야 합니다.저 역시 장거리 운전 시 발생할 수 있는 아찔한 상황을 방지하고자 이 프로젝트를 시작했습니다. 하지만 오픈소스 코드를 그대로 실행했을 때, 안경을 쓴 상태에서의 인식 오류나 야간 운전 시의 저조도 문제 등 실무적인 한계가 분명했습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 한계점들을 어떻게 극복하고, 실제 차량 환경에서 쓸 만한 수준으로 로직을 고도.. 더보기
실전 Python 산업용 비전: 공정 라인 결함 검사(Auto-Inspection) 시스템 구축과 '미세 결함' 탐지 노하우 1. 들어가며: 왜 연구실의 알고리즘은 공장 현장에서 멈출까?많은 개발자가 Python과 OpenCV를 활용해 결함 검사 시스템을 구축하려 합니다. 하지만 깨끗한 샘플 제품으로 만든 모델을 실제 공정 라인에 올리는 순간, 대부분 실패를 맛보게 됩니다.공장 현장에는 **카메라의 미세한 진동, 전등 깜빡임(Flicker)으로 인한 조명 변화, 그리고 수만 분의 일 확률로 발생하는 '결함 데이터 부족'**이라는 거대한 장벽이 있기 때문입니다. 이번 포스팅에서는 단순한 튜토리얼을 넘어, 제가 실제 산업 현장에서 겪었던 시행착오와 이를 해결하기 위해 적용한 '강인한 비전 시스템(Robust Vision System)' 구축 전략을 공유합니다.2. 하드웨어 구성과 '산업용 데이터'의 특수성성공적인 검사 시스템은 코.. 더보기
Python 실전 의료 영상 분석: CT/MRI DICOM 데이터 처리와 윈도잉(Windowing) 최적화 노하우 1. 들어가며: 왜 의료 영상은 일반 이미지 파일보다 다루기 까다로울까?컴퓨터 비전을 공부하는 많은 이들이 JPEG나 PNG 이미지 처리에 익숙해져 있습니다. 하지만 실제 의료 현장에서 쓰이는 CT나 MRI 영상은 **DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)**이라는 특수 표준 형식을 사용합니다.단순히 픽셀 값만 담고 있는 일반 이미지와 달리, DICOM 파일에는 환자의 정보부터 장비의 설정값, 그리고 무엇보다 8비트(256단계)를 훌쩍 뛰어넘는 12~16비트의 깊은 픽셀 정보가 담겨 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 활용해 이 복잡한 의료 데이터를 읽어오고, 진단에 적합한 형태로 가공(전처리)하는 과정에서 제가 겪었던 기술적 해결책들을 공.. 더보기
Python으로 이미지 생성 모델(Image Generation)과 영상 편집(Editing) 자동화 1. 이미지 생성과 영상 편집 자동화가 공정 기술로 진화한 배경이미지 생성 모델과 영상 편집 자동화는 종종 콘텐츠 제작 도구로만 인식된다. 그러나 실제 현장에서 이 기술을 사용해 보면, 이는 창작 도구라기보다 공정 안정화 기술에 가깝다.필자가 자동화 파이프라인을 처음 설계했을 때 가장 큰 문제는 “결과물 품질”이 아니라 작업 편차였다. 사람이 개입할수록 결과는 좋아질 수 있지만, 동시에 재현성은 급격히 떨어진다. 자동화의 목적은 최고 품질이 아니라 항상 일정한 품질을 유지하는 것이다.2. 이미지 생성 모델을 바로 쓰면 실패하는 이유많은 사례에서 이미지 생성 모델은 바로 실무에 투입된다. 하지만 실제로는 거의 항상 문제가 발생한다.조명 방향이 달라지고, 배경 톤이 바뀌며, 같은 프롬프트에서도 결과가 달라진.. 더보기
Python으로 얼굴 인페인팅(Face Inpainting) – 손상된 이미지 복원 1. 얼굴 인페인팅이 실무에서 필요해진 현실적인 배경얼굴 인페인팅(Face Inpainting)은 흔히 오래된 사진 복원이나 AI 이미지 편집 기술로 소개된다. 하지만 실제 현장에서 이 기술이 필요해진 계기는 훨씬 현실적이다. 필자가 참여했던 프로젝트에서는 고객 프로필 이미지, 신분 확인 이미지, 영상 썸네일 등에서 얼굴 일부가 가려지거나 손상된 데이터가 대량으로 발생했다.마스크, 손, 물체 가림, 압축 손실, 촬영 오류 등으로 인해 얼굴의 핵심 영역이 깨진 이미지들은 재촬영이 불가능한 경우가 많았다. 이때 인페인팅은 ‘보정 기술’이 아니라 데이터 활용률을 살리기 위한 공정 기술로 작동했다.2. 얼굴 인페인팅을 바로 적용하면 실패하는 이유초기에 범용 인페인팅 모델을 그대로 적용했을 때 결과는 기대와 달랐.. 더보기
Python으로 셀카/증명사진 자동 보정(Selfie Beautification) 구현 1. 셀카·증명사진 자동 보정이 현장에서 문제로 등장한 순간셀카 자동 보정이나 증명사진 보정은 흔히 “예쁘게 만드는 기술”로 오해된다. 그러나 실제 공정에서 이 기능이 요구된 이유는 전혀 달랐다. 필자가 처음 이 문제를 맡았을 때의 핵심 요구사항은 단 하나였다. **“사람마다 결과가 들쭉날쭉하지 않게 해달라”**는 것이었다.수천 장의 얼굴 이미지를 다루는 환경에서, 사람 손을 거친 보정은 품질이 아니라 편차를 만든다. 누군가는 너무 뽀얗고, 누군가는 거의 보정되지 않는다. 자동 보정은 미적 만족보다 일관성 확보를 위한 기술로 등장했다.2. 자동 보정을 바로 적용하면 반드시 실패하는 이유초기에는 시중에 공개된 얼굴 보정 알고리즘을 그대로 적용했다. 결과는 빠르게 나왔지만 문제는 즉시 드러났다.어떤 얼굴은 .. 더보기
Python으로 의료 영상(Medical Imaging) 처리 – CT/MRI 이미지 분석 기초 1. 의료 영상 처리가 연구 주제가 아닌 ‘운영 문제’가 된 순간CT와 MRI 영상 분석은 교과서적으로는 매우 정제된 분야처럼 보인다. 하지만 실제 현장에서 이 기술을 다루기 시작하면, 가장 먼저 마주하는 것은 알고리즘이 아니라 데이터의 불완전함이다.필자가 의료 영상 처리 파이프라인 구축에 참여했을 당시, 가장 큰 문제는 분석 정확도가 아니라 “같은 환자 데이터인데 왜 매번 결과가 다르게 보이느냐”는 현장의 질문이었다. 이때 의료 영상 처리는 연구가 아닌 운영 공정이라는 사실을 분명히 인식하게 되었다.2. CT/MRI 이미지는 일반 이미지와 전혀 다르다의료 영상은 JPEG나 PNG처럼 단순한 이미지 파일이 아니다. 픽셀 하나하나가 물리적 의미를 가진 신호이며, 밝기 값은 임의로 바꿀 수 없는 정보다.초기.. 더보기

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