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Python으로 영상에서 그림자 제거(Shadow Removal) 및 품질 향상 실무 가이드 1. 영상 분석의 보이지 않는 방해꾼, 그림자와의 사투컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 우리가 마주하는 데이터는 언제나 실험실처럼 깨끗하지 않습니다. 특히 야외에서 수집된 CCTV 데이터나 자율주행 영상에서 가장 다루기 까다로운 요소 중 하나가 바로 그림자입니다. 사람의 뇌는 그림자를 물체의 부속물이나 단순한 빛의 가림으로 자연스럽게 인식하지만, 픽셀의 변화값을 계산하는 컴퓨터 알고리즘에게 그림자는 객체의 형태를 왜곡하고 경계선을 무너뜨리는 치명적인 노이즈입니다.필자는 과거 스마트 시티 관제 시스템 프로젝트를 진행하며 객체 탐지 모델의 정확도가 주간 특정 시간대에만 급격히 떨어지는 현상을 목격했습니다. 원인을 분석해 보니, 태양 고도에 따라 길게 늘어진 그림자가 보행자와 하나로 묶여 인식되거나, 그림자 .. 더보기
Python으로 영상 분할(Segmentation) 후 객체별 색상 랜더링(Object Coloring) 영상 처리 기술은 최근 몇 년 동안 비약적으로 발전해 왔으며, 특히 영상 분할(Segmentation)은 더 이상 연구실에서만 사용하는 기술이 아니라 실시간 방송, 영화 후반 작업, 자율주행, 감시 시스템까지 다양한 분야에서 핵심 기능으로 자리 잡았다. 이번 글에서는 Python을 활용해 Segmentation 이후 각 객체에 별도의 색상을 입히는 Object Coloring 워크플로우를 다룬다. 단순한 분할을 넘어, 객체를 시각적으로 구분해 분석과 시각화를 동시에 강화하는 기법이다.본 글은 일반적인 튜토리얼과 달리, 실제 프로젝트에서 얻은 경험과 시행착오를 중심으로 기술되어 있어 실무적인 시사점도 함께 얻을 수 있을 것이다.1. 왜 객체별 색상 랜더링이 필요한가?영상 분할은 기본적으로 객체의 위치와 경.. 더보기
Python으로 구현하는 실시간 인물 모드(Portrait Mode)와 배경 흐림 처리 기술 1. 스마트폰의 인기 기능, 인물 모드를 내 코드로 구현하기최근 스마트폰 카메라 기능 중 사용자들이 가장 선호하는 기능을 꼽으라면 단연 '인물 모드(Portrait Mode)'일 것입니다. 피사체는 선명하게 살리고 배경은 부드럽게 흐리는 이 기술은 고가의 DSLR 카메라에서나 볼 수 있었던 '아웃포커싱(Out-focusing)' 효과를 소프트웨어적으로 재현한 것입니다.필자는 과거 화상 회의 솔루션을 개발하는 프로젝트에 참여하며, 사용자의 사생활 보호를 위해 실시간으로 배경을 흐리게 만드는 기능을 구현해야 했습니다. 단순히 배경을 지우는 것을 넘어, 얼마나 자연스럽게 경계선을 처리하느냐가 서비스의 퀄리티를 결정짓는 핵심이었습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬과 강력한 라이브러리들을 활용해, 전문가 수준의 인물.. 더보기
Python으로 구현하는 단안 깊이 추정(Depth Estimation)과 AR/VR 실무 응용 전략 1. 평면적인 영상을 입체적인 공간으로 이해하는 기술우리가 매일 접하는 디지털 영상은 본질적으로 2D 평면 데이터입니다. 하지만 인공지능과 컴퓨터 비전의 목표는 이 평면적인 픽셀 데이터에서 3차원 공간의 '깊이'를 읽어내는 것입니다. 이를 깊이 추정(Depth Estimation)이라고 부릅니다. 과거에는 이 정보를 얻기 위해 두 개의 카메라를 사용하는 스테레오 비전(Stereo Vision)이나 고가의 라이다(LiDAR) 센서가 필수적이었습니다.하지만 필자는 최근 진행한 스마트 팩토리 물류 로봇 프로젝트에서 하드웨어 비용 절감이라는 큰 난관에 부딪혔습니다. 고가의 센서를 부착하기 어려운 소형 기기에서도 공간을 인식해야 했고, 그 해결책으로 찾아낸 것이 바로 인공지능 기반의 '단안 깊이 추정(Monocu.. 더보기
Python으로 영상에서 저조도 영상(Low-Light Video) 보정 및 향상하기 저조도 환경에서 촬영된 영상은 노이즈가 많고 밝기와 대비가 부족해 객체 인식, CCTV 분석, 딥러닝 학습 등 다양한 영상 처리 작업에서 큰 걸림돌이 된다. 특히 스마트 CCTV, 야간 감시, 차량 블랙박스, 드론 촬영 같은 분야에서는 영상 품질이 분석 정확도를 좌우하기 때문에 저조도 영상 보정은 필수 기술이 되었다. 본 글에서는 Python과 OpenCV를 중심으로 저조도 보정 기법을 단계적으로 이해하고, 직접 실무에 적용해 본 경험과 함께 효과적인 향상 전략을 제시한다.1. 저조도 영상의 문제점과 Python으로 해결해야 하는 이유저조도 영상은 단순히 ‘어두운 화면’이 아니라 여러 복합적인 문제가 얽혀 있다. 대표적으로 밝기 부족, 색 왜곡, 높은 노이즈, 명암 정보 손실 등이 겹친다. 많은 초보자들.. 더보기
Python으로 영상에서 객체 탈락(Object Occlusion) 대응 알고리즘 구현 – 추적 안정성을 높이는 실전 전략과 Python 적용 사례영상 처리 분야에서 객체 추적(Object Tracking)은 핵심 기술 중 하나지만, 가장 큰 난관은 객체 탈락(Object Occlusion) 입니다. 즉, 객체가 다른 물체 뒤에 가려지거나 화면 일부만 보일 때 추적이 끊기거나 잘못된 ID가 부여되는 문제를 말합니다. 실제 CCTV, 자율주행, 물류 라인, 군중 모니터링 등에서 이 문제는 매우 자주 발생하며, 시스템의 신뢰도를 크게 떨어뜨립니다.이 글에서는 Python과 OpenCV, DeepSORT 같은 대표 알고리즘을 기반으로 객체 탈락 상황에서도 안정적으로 추적을 유지하는 방법을 제 경험과 함께 깊이 있게 설명합니다. 단순 기술 정리가 아니라 실제 운영 환경에서 어떤 기법이 통했는지, .. 더보기
Python으로 구축하는 이벤트 트리거 기반 자동 알림 시스템 – 실시간 영상 분석의 실무적 적용 1. 감시를 넘어 대응으로, 이벤트 트리거 시스템의 중요성영상 분석 시스템의 진정한 가치는 단순히 화면을 기록하는 데 있지 않습니다. 특정 사건이 발생했을 때 이를 실시간으로 인지하고, 즉각적으로 관리자에게 알림을 보내는 '대응 능력'에 있습니다. 우리는 이것을 이벤트 트리거(Event-Triggered) 시스템이라 부릅니다.필자는 과거 무인 창고의 보안 시스템을 구축하면서 밤새 모니터를 지켜볼 수 없는 관리자를 위해, 누군가 제한 구역에 발을 들이는 순간 스마트폰으로 현장 사진과 함께 경고 메시지를 보내는 시스템을 개발했습니다. 단순한 녹화 장치가 '지능형 보안 요원'으로 변모하는 순간이었죠. 이번 포스팅에서는 파이썬과 OpenCV를 활용해 실무에서 즉시 활용 가능한 자동 알림 시스템의 설계 원리와 구.. 더보기
Python으로 CCTV 영상에서 이상행동(Anomaly Detection) 탐지 – 실전 알고리즘 개념부터 구현 전략까지CCTV 기반의 이상행동 탐지(Anomaly Detection)는 스마트 시티, 보안 시스템, 무인 매장, 산업 현장 등 다양한 환경에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 과거에는 단순한 움직임 감지(Motion Detection) 수준이었지만, 지금은 장면의 ‘정상 패턴’을 학습하고 그와 다른 행동을 ‘이상 행위’로 자동 판단하는 방식으로 발전했습니다. 본 글에서는 Python을 활용해 CCTV 영상에서 이상행동을 탐지하는 전체 워크플로우를 전문적이고 실무 중심의 시각에서 분석합니다. 여러 실험을 진행하며 느낀 난관과 해결 팁도 함께 정리해, 단순 튜토리얼에서 볼 수 없는 깊이 있는 내용을 제공합니다.1. 이상행동 탐지란 무엇인가?이상행동 탐지(Anomaly Dete.. 더보기

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