컴퓨터 비전 & AI/구조 기반 탐색 및 이해 썸네일형 리스트형 OpenCV + 딥러닝 기반의 영역 분할(Segmentation) 기술 심층 분석 영역 분할(Segmentation)의 개요이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 **영역 분할(Segmentation)**은 특정 객체나 픽셀 단위로 이미지를 구분해 내는 핵심 기술입니다. 이 기술은 자율주행, 의료 영상 분석, 산업용 검사 시스템, 스마트 시티 인프라 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다.영역 분할은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. **세멘틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)**은 동일한 클래스에 속하는 픽셀을 구분하는 작업이며, **인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation)**은 같은 클래스 안에서도 각 객체를 식별할 수 있도록 합니다. 이 글에서는 특히 OpenCV와 딥러닝 기술을 결합한 실제 구현과 활용에 중점을 두고 설명합니다.OpenC.. 더보기 Edge & Contour Detection을 넘어선 실시간 경계 인식 기술 서론: 경계 인식 기술의 진화컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나는 이미지나 영상에서 객체의 형태를 식별하고 경계를 인식하는 것입니다. 이 역할을 오랫동안 수행해 온 기술이 바로 Edge Detection(에지 검출)과 Contour Detection(윤곽선 검출)입니다. 하지만 최근에는 이 전통적인 방식에서 진화한 실시간 경계 인식 기술이 등장하며 정밀도와 속도 면에서 새로운 혁신을 불러오고 있습니다.Edge & Contour Detection은 이미지 내 픽셀의 밝기 변화 또는 형태의 연속성을 기반으로 경계를 파악합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Sobel, Canny, Laplacian, Harris Corner, 그리고 OpenCV 기반의 윤곽선 추적 함수 등이 사용되어 왔습니다. 하지만 정적인 환경이.. 더보기 이전 1 2 다음
