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Python으로 이미지에서 물체 회전/이동이 있는 환경에서도 추적(Rotation/Translation Invariant Tracking) 물체 추적(Object Tracking) 은 영상 처리와 컴퓨터 비전의 핵심 기술 중 하나로, 시간에 따라 움직이는 객체의 위치를 추적하는 과정을 말합니다.하지만 실제 환경에서는 카메라 움직임, 조명 변화, 그리고 물체의 회전(Rotation) 및 이동(Translation) 으로 인해 추적이 어려워지는 경우가 많습니다.이번 글에서는 Python을 활용하여 회전과 이동에도 강인한(Rotation/Translation Invariant) 물체 추적 기법을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.회전/이동 불변 추적의 필요성일반적인 추적 알고리즘(예: MeanShift, KCF 등)은 물체가 회전하거나 크기가 변할 때 쉽게 오차를 발생시킵니다.예를 들어, 드론이 회전하는 자동차를 추적하거나, 산업용 로봇이 회전하는 .. 더보기
Python으로 이미지에서 패턴 인식(Pattern Recognition) – 섬유, 텍스처 응용 패턴 인식(Pattern Recognition) 은 이미지 속에서 반복되는 형태나 질감을 분석하고 분류하는 핵심적인 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술입니다.특히 섬유(Fabric) 나 텍스처(Texture) 분야에서는 제품의 품질 검사, 불량 탐지, 재질 분류 등에 폭넓게 활용됩니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, 그리고 머신러닝 알고리즘을 활용하여 이미지에서 패턴을 자동으로 인식하고 분석하는 방법을 다뤄보겠습니다.패턴 인식이란 무엇인가?패턴 인식은 이미지 내에서 규칙적이거나 반복적인 시각적 특징을 찾아내는 과정입니다.예를 들어, 천의 짜임 구조, 건축 자재의 표면 질감, 금속 표면의 균열 등은 모두 패턴 분석을 통해 인식할 수 있습니다.이 과정은 크게 세 단계로 이루어집니다:특.. 더보기
Python으로 이미지에서 물품 크기/부피 자동 측정(Size Measurement) – 물류/창고 응용 물류와 창고 산업에서는 물품의 크기(Size) 와 부피(Volume) 를 빠르고 정확하게 측정하는 것이 효율적인 운영의 핵심입니다.과거에는 사람이 직접 자나 줄자를 사용해 측정했지만, 최근에는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 이용한 자동 측정 시스템이 급속히 확산되고 있습니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV를 이용해 이미지로부터 물체의 크기와 부피를 자동으로 측정하는 방법을 살펴보고, 이를 물류 및 창고 관리 분야에 어떻게 적용할 수 있는지 설명합니다.컴퓨터 비전 기반 크기 측정의 개념이미지 기반 크기 측정은 카메라를 통해 촬영한 영상을 분석하여 물체의 실제 물리적 크기를 계산하는 기술입니다.이때, 단순히 픽셀 단위를 세는 것이 아니라, 이미지 내 참조 기준(Reference .. 더보기
Python으로 이미지에서 화재/연기 감지(Fire and Smoke Detection) 응용 화재는 짧은 시간 안에 큰 피해를 일으키는 재난 중 하나입니다.전통적인 화재 감지 시스템은 센서 기반으로 작동하지만, 최근에는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 활용한 영상 기반 화재 및 연기 감지 시스템이 각광받고 있습니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, 딥러닝 모델을 활용해 이미지나 영상에서 **화재(Fire) 및 연기(Smoke)**를 탐지하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.영상 기반 화재 감지의 필요성과 원리센서형 화재 감지기는 온도나 연기 입자를 감지하지만, 반응 속도가 늦거나 특정 환경에서는 오류가 발생할 수 있습니다.이에 비해 영상 기반 감지는 카메라 영상 속 색상, 움직임, 텍스처 변화를 분석하여 빠른 화재 탐지가 가능합니다.화재 감지의 주요 원리는 다음과 같습니.. 더보기
Python으로 이미지에서 색상 히스토그램(Color Histogram) 분석 및 시각화 이미지의 색상 분포를 이해하는 것은 컴퓨터 비전과 이미지 처리에서 매우 중요한 과정입니다.이미지의 전체적인 색감, 명암 대비, 조명 상태를 정량적으로 파악하기 위해 색상 히스토그램(Color Histogram) 이 자주 활용됩니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, Matplotlib을 활용해 이미지의 색상 히스토그램을 분석하고 시각화하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.색상 히스토그램이란?색상 히스토그램은 이미지 내의 픽셀 색상 분포를 그래프로 표현한 것입니다.즉, 이미지의 각 색상 값이 얼마나 자주 등장하는지를 빈도(Frequency) 형태로 나타내며,밝기나 채도, 특정 색상 계열의 강도를 분석하는 데 활용됩니다.예를 들어, 풍경 사진이라면 녹색과 파란색 픽셀이 많고, 인물 사진이라면 붉은색 계.. 더보기
Python으로 이미지에서 윤곽선(Contours) 탐지 및 분석 이미지 처리 분야에서 윤곽선(Contour)은 물체의 외곽선을 감지하여 형태를 분석하거나 객체를 인식하는 핵심적인 요소입니다.윤곽선 탐지는 컴퓨터 비전(Computer Vision)에서 물체의 형상 분석, 경계 인식, 객체 분할(Segmentation) 등에 사용되며,Python과 OpenCV를 이용하면 효율적으로 구현할 수 있습니다.본 글에서는 Python OpenCV를 이용한 윤곽선 탐지 및 분석 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.윤곽선(Contours)이란?윤곽선(Contour)은 이미지 내의 동일한 색상이나 강도를 가진 픽셀들이 이루는 **경계선(Boundary)**을 의미합니다.즉, 흑백 이미지나 이진화(Binary Image)된 이미지에서 물체의 외형을 감지하는 선입니다.윤곽선을 찾는 것은 단순한.. 더보기
Python으로 이미지 색상 보정(Color Correction) 및 화이트 밸런스 적용 디지털 이미지의 품질을 높이는 핵심 요소 중 하나는 바로 색상(Color) 입니다. 조명 환경, 카메라 센서의 특성, 촬영 설정 등에 따라 원본 이미지의 색감이 실제와 다르게 표현되는 경우가 많습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 색상 보정(Color Correction) 과 화이트 밸런스(White Balance) 기법이 사용됩니다. 본 글에서는 Python과 OpenCV를 활용해 색상 보정과 화이트 밸런스를 적용하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.색상 보정이란?색상 보정(Color Correction)은 이미지의 색감 왜곡을 최소화하여 실제 색상에 가깝게 조정하는 과정입니다. 이는 사진, 영상, 의료 이미지, 산업용 비전 등 다양한 분야에서 필수적으로 수행됩니다. 색상 보정의 주요 목표는 RGB 채널의.. 더보기
Python에서 이미지 왜곡 보정(Image Undistortion) – 카메라 렌즈 교정 1. 카메라 렌즈 왜곡이란 무엇인가?스마트폰, 웹캠, DSLR, 드론 카메라 등 다양한 촬영 장비를 사용하다 보면 이미지의 직선이 휘어 보이거나 주변부가 왜곡되는 현상을 쉽게 발견할 수 있다.이러한 현상을 **렌즈 왜곡(Lens Distortion)**이라고 하며, 특히 광각 렌즈나 저가형 렌즈에서 자주 발생한다.왜곡은 크게 두 가지 형태로 나뉜다.배럴 왜곡(Barrel Distortion): 이미지 중심은 정상적으로 보이지만, 가장자리가 바깥쪽으로 휘는 현상.핀쿠션 왜곡(Pincushion Distortion): 반대로 이미지의 가장자리가 안쪽으로 오그라드는 현상.이러한 왜곡은 눈으로 볼 때는 사소해 보일 수 있지만,자율주행, 산업용 비전, 3D 재구성 등 정밀한 영상 분석을 요구하는 분야에서는 정확도.. 더보기

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