Computer Vision + Python/비전 프로그래밍 기초 (초급자) 썸네일형 리스트형 Python에서 이미지 왜곡 보정(Image Undistortion) – 카메라 렌즈 교정의 실제 활용과 심층 분석 카메라 렌즈가 만들어내는 이미지 왜곡은 우리가 생각하는 것 이상으로 다양한 산업에 영향을 준다. 스마트폰 카메라의 미세한 왜곡부터 공장 라인에서 사용하는 초광각 산업용 카메라의 Barrel Distortion(배럴 왜곡), 수중 촬영·감시 카메라의 복합 왜곡까지, 왜곡 보정(Image Undistortion)은 더 이상 선택이 아니라 필수 기술이 되고 있다. Python의 OpenCV는 이러한 렌즈 보정 과정을 자동화하기 위한 강력한 기능을 제공하며, 비교적 간단한 코드만으로도 정밀한 렌즈 보정이 가능하다.그러나 실무에서 이미지 왜곡 보정을 구현해본 사람들은 알겠지만, 보정 자체보다 정확한 카메라 캘리브레이션(Camera Calibration) 이 더 어렵고 중요하다. 이 글에서는 단순 기능 설명을 넘어.. 더보기 Python에서 이미지 필터 및 변환(Image Filters) 라이브러리 제작 – 나만의 커스텀 비전 도구 만들기 Python으로 이미지 처리 프로젝트를 반복하다 보면, 매번 비슷한 필터나 전처리 코드를 다시 작성하는 경험을 하게 된다. OpenCV, Pillow 같은 라이브러리가 강력하긴 하지만, 실무에서 “정말 자주 쓰는 기능”만 따로 모아 재사용 가능한 나만의 이미지 필터 라이브러리를 만드는 것이 생산성을 크게 높여준다.필자는 영상 분석·머신러닝 실무를 하면서 수백 번의 이미지 전처리 루틴을 반복했고, 결국 Python 기반으로 Custom Image Filter Library를 구축해 프로젝트마다 자동화된 전처리 파이프라인을 구성할 수 있게 되었다.이번 글에서는 단순 기능 소개를 넘어 실제 프로젝트에 기반한 설계 철학, 최적화 전략, 그리고 Python에서 이미지 필터 라이브러리를 ‘직접 제작’하며 마주하게 .. 더보기 Python + OpenCV로 얼굴 인식 시스템 만들기: 단계별 튜토리얼 Python과 OpenCV는 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 조합이며, 특히 얼굴 인식 분야에서는 사실상 표준에 가깝다고 할 수 있습니다. 많은 개발자들이 얼굴 인식 시스템을 만들 때 단순히 예제 코드를 따라 하지만, 실제로 “현업 수준”의 얼굴 인식 시스템을 구축하려면 데이터 품질, 전처리 방식, 모델 선택, 환경 설정 같은 세부 요소에서 상당한 차이가 발생합니다. 이 글에서는 단순 튜토리얼을 넘어, 필자가 경험적으로 발견한 실전 팁과 구현 과정에서 자주 발생하는 문제까지 함께 설명해 더 깊이 있는 학습이 될 수 있도록 구성했습니다. 1. 얼굴 인식의 기본 개념 이해하기얼굴 인식(Face Recognition)은 크게 세 단계로 이루어집니다.1) 얼굴 검출(Face Detection)이미지 .. 더보기 이전 1 2 다음
