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Computer Vision + Python/영상 처리 & 비디오 분석 (엔지니어)

Python으로 동영상 압축 및 해상도 자동 조정(Video Compression Automation) 1. 동영상 압축 자동화는 저장공간 문제가 아니었다처음 이 작업을 시작한 이유는 단순했다. 영상 데이터가 너무 빠르게 쌓였고, 저장 비용이 감당되지 않았다. 하지만 Python으로 동영상 압축 자동화를 붙이자마자 깨달았다. 문제의 본질은 용량이 아니라 **“어디에서 재생되느냐”**였다. 같은 영상이라도 모바일, 데스크톱, 사내 뷰어에서 요구하는 조건이 전부 달랐다.2. 해상도를 고정하면 반드시 문제가 생긴다초기에는 모든 영상을 1080p로 통일했다. 결과는 명확했다. 모바일에서는 과도한 트래픽, 저사양 단말에서는 프레임 드랍, 내부 시스템에서는 디코딩 지연이 발생했다. 이때부터 해상도는 고정값이 아니라 입력 영상과 목적에 따라 변해야 하는 변수라는 사실을 받아들이게 되었다.3. 압축률보다 중요한 것은 프.. 더보기
Python으로 실시간 스트리밍 영상 처리(Real-Time Video Processing) – WebCam 적용 1. 실시간 영상 처리는 ‘속도’ 문제가 아니라 ‘지연 누적’ 문제였다웹캠 영상을 처음 Python으로 처리했을 때 가장 크게 착각한 부분은 연산 속도였다. CPU 성능만 충분하면 실시간 처리가 가능할 것이라 생각했지만, 실제로는 프레임 하나하나가 쌓이며 지연(latency)이 누적되는 구조적 문제가 더 치명적이었다. 처리 속도가 조금만 느려져도 화면은 즉시 끊겼다.2. 웹캠 입력은 항상 불안정하다는 가정부터 시작해야 했다같은 코드라도 노트북 내장 카메라, USB 웹캠, 캡처 카드에서 모두 다르게 동작했다. 프레임 해상도, 기본 FPS, 색상 포맷이 제각각이었다. 그래서 입력 단계에서부터 카메라가 준 정보를 그대로 믿지 않는 설계가 필요했다. 실시간 시스템에서는 “명시적으로 설정하지 않은 값은 항상 변한.. 더보기
Python으로 영상에서 다중 언어 환경 OCR(Multilingual OCR) 구현 실제 현장에 바로 쓸 수 있는 실무 가이드세계화된 콘텐츠와 다국적 문서가 넘쳐나는 시대에, 한 언어만 읽는 OCR으로는 부족하다. 영상이나 스캔 이미지 속에서 여러 언어가 섞여 있는 경우가 빈번하고, 단일 언어용 OCR을 여러 번 호출하는 방식은 비효율적이다. Python을 활용해 다중 언어 환경에서 안정적으로 텍스트를 추출하고, 후처리까지 자동화하는 시스템은 실제 서비스나 업무 자동화에서 큰 가치를 가진다.이 글에서는 단순히 여러 언어를 지원하는 OCR 엔진을 나열하는 수준을 넘어서, 필자가 여러 프로젝트에서 겪은 문제, 데이터 준비, 전처리-후처리 전략, 성능 안정화 팁까지 한 번에 정리한다. 영상 기반 시스템을 구성하려는 개발자나 연구자에게 현실적으로 유용한 안내가 될 것이다.1. 다중 언어 OCR.. 더보기
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

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