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Python으로 얼굴 랜드마크 탐지(Facial Landmark Detection) 및 얼굴 필터 적용 오늘날 얼굴 인식 및 필터 적용 기술은 스마트폰 카메라, SNS, AR(증강현실) 애플리케이션에서 빠르게 확산되고 있습니다.특히, **얼굴 랜드마크 탐지(Facial Landmark Detection)**는 얼굴의 눈, 코, 입, 턱선 등 주요 지점을 정확히 추출하여,표정 분석, 필터 적용, 얼굴 변형, 가상 메이크업 등 다양한 기능의 핵심 기술로 사용됩니다.이번 글에서는 Python을 기반으로 얼굴 랜드마크 탐지 기술을 구현하고,OpenCV와 Dlib, Mediapipe를 활용하여 얼굴 필터를 적용하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.얼굴 랜드마크 탐지(Facial Landmark Detection)란?얼굴 랜드마크 탐지는 이미지나 영상에서 얼굴의 특징 지점을 자동으로 찾아내는 기술입니다.보통 68개, 5.. 더보기
Python으로 이미지에서 텍스처 분석(Texture Analysis) 및 특징 추출 컴퓨터 비전 분야에서 **텍스처 분석(Texture Analysis)**은 이미지의 시각적 패턴을 이해하고,물체나 환경을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.텍스처는 색상과 형태뿐 아니라 표면의 반복적 패턴과 구조적 특징을 포함하며,산업용 검사, 의료 영상 분석, 원격 탐사, 예술 이미지 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, Scikit-image, NumPy를 활용하여이미지 텍스처를 분석하고 특징 벡터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.텍스처 분석(Texture Analysis)이란?텍스처 분석은 이미지 내 규칙적, 비규칙적 패턴을 수치화하여컴퓨터가 인식할 수 있도록 만드는 과정입니다.주요 목적은 다음과 같습니다.물체 식별(Object Recognition.. 더보기
Python으로 위성/항공 이미지 분석(Satellite Image Analytics) – 지형 변화 탐지 지구 환경 변화, 도시 개발, 농업 관리, 재난 대응 등에서 위성 및 항공 이미지 분석(Satellite Image Analytics) 기술은 필수적입니다.수많은 위성 및 드론 촬영 이미지에서 의미 있는 정보를 추출하고, 지형 변화를 모니터링하는 것은 현대 GIS(Geographic Information System)와 원격 탐사 분야의 핵심입니다.이번 글에서는 Python을 활용한 위성/항공 이미지 분석과 지형 변화 탐지 방법을 설명하며,OpenCV, NumPy, Rasterio, Scikit-image 등 라이브러리를 활용한 실무적 접근법을 다룹니다.위성/항공 이미지 분석의 개념위성 이미지 분석은 지표면을 촬영한 이미지를 처리하고 분석하여도시 확장, 산림 변화, 홍수 범위, 농작물 상태 등 다양한 정.. 더보기
Python으로 문서 이미지 처리(Document Image Processing) – 스캔 자동화 오늘날 디지털 업무 환경에서는 문서의 전자화와 자동화가 필수적입니다.종이 문서를 스캔하고, 필요한 정보를 추출하며, 정리하는 과정은 많은 시간을 소모할 수 있습니다.이때 Python을 활용한 문서 이미지 처리(Document Image Processing) 기술이 강력한 솔루션이 됩니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, Tesseract OCR을 활용하여문서 스캔 자동화 및 이미지 기반 정보 추출 시스템 구축 방법을단계별로 설명하고, 실무에서의 활용 방안까지 다뤄보겠습니다.문서 이미지 처리(Document Image Processing)의 개념문서 이미지 처리는 종이 문서나 PDF 스캔 이미지를 분석하여컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 기술입니다.주요 기능은 다음과 같습니다.이미지 전처.. 더보기
Python으로 이미지 검색(Content-based Image Retrieval) 시스템 구축 오늘날 우리는 수많은 이미지를 생성하고 공유하며 살아갑니다.스마트폰 갤러리, 전자상거래 플랫폼, 클라우드 저장소 등에서효율적으로 이미지를 찾는 것은 매우 중요한 기술적 과제가 되었습니다.이때 유용한 기술이 바로 콘텐츠 기반 이미지 검색(Content-based Image Retrieval, CBIR) 입니다.CBIR은 단순한 파일 이름이나 메타데이터가 아니라 이미지의 시각적 특징을 이용해유사한 이미지를 자동으로 검색하는 기술입니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, scikit-learn을 활용하여CBIR 시스템을 구축하는 과정을 단계별로 설명하고,딥러닝 기반의 확장 가능성까지 함께 살펴보겠습니다.콘텐츠 기반 이미지 검색(CBIR)이란?CBIR은 "이미지 자체의 시각적 정보"를 분석하여비슷한 이미.. 더보기
Python에서 딥러닝 기반 이미지 분류(Image Classification) – Keras/TensorFlow 사용법 인공지능(AI) 기술의 발전은 이미지 처리 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.그중 이미지 분류(Image Classification) 는 컴퓨터가 이미지를 보고 그 속의 객체를 인식하고 분류하는 핵심 기술로,자율주행, 의료 영상 분석, 보안 감시, 제품 품질 검사 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.이번 글에서는 Python과 Keras/TensorFlow를 활용한 딥러닝 기반 이미지 분류 모델 구축 방법을 단계별로 알아보고,실제 코드 예제와 함께 모델 학습 및 예측 과정을 설명하겠습니다.이미지 분류(Image Classification)의 개념이미지 분류란 입력된 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지를 예측하는 작업입니다.예를 들어, 사진이 ‘고양이’인지 ‘개’인지, 또는 의료 이미지가 ‘정상’인지 ‘.. 더보기
Python으로 얼굴 표정 인식(Facial Expression Recognition) – 감정 분석 기반 인공지능 기술이 사람의 감정을 이해하는 시대가 도래했습니다.그 중심에는 얼굴 표정 인식(Facial Expression Recognition, FER) 기술이 있습니다.컴퓨터 비전과 머신러닝을 결합해 사람의 표정에서 감정을 분석하는 이 기술은마케팅, 보안, 교육, 의료 등 다양한 산업에 응용되고 있습니다.이번 글에서는 Python과 딥러닝 기반의 OpenCV 및 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 표정 인식 시스템 구축 방법을단계별로 설명하며, 감정 분석 기반 자동화 시스템의 핵심 개념을 이해해보겠습니다.얼굴 표정 인식(FER)의 개념과 중요성얼굴 표정 인식은 인간의 감정을 7가지 기본 표정(행복, 슬픔, 분노, 놀람, 혐오, 두려움, 중립 등)으로 분류하는 기술입니다.컴퓨터는 이미지에서 얼굴을 감지하고, 눈, .. 더보기
Python으로 이미지에서 텍스트 추출(OCR) 및 후처리 자동화 디지털 전환이 가속화되면서 이미지 속의 텍스트를 자동으로 인식하고 활용하는 기술, 즉 OCR(Optical Character Recognition) 은 다양한 산업 분야에서 필수 요소로 자리잡았습니다.문서 스캔, 영수증 처리, 차량 번호판 인식, 의료기록 분석 등 모든 과정에서 이미지에서 텍스트를 추출하고 후처리하는 자동화 시스템이 요구됩니다.이번 글에서는 Python을 활용해 OCR 기능을 구현하고, 인식된 텍스트를 자동으로 정제·분석하는 후처리 프로세스까지 단계별로 살펴보겠습니다.OCR(광학 문자 인식)의 개념과 원리OCR은 이미지나 스캔 문서에서 텍스트 영역을 식별하고, 이를 문자 데이터로 변환하는 기술입니다.기본적으로 다음의 세 단계를 거칩니다:전처리(Preprocessing) – 이미지의 노이즈.. 더보기

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