Computer Vision + Python/이미지 향상 & 세그멘테이션 (연구자) 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지 생성 모델(Image Generation)과 영상 편집(Editing) 자동화 1. 이미지 생성과 영상 편집 자동화가 공정 기술로 진화한 배경이미지 생성 모델과 영상 편집 자동화는 종종 콘텐츠 제작 도구로만 인식된다. 그러나 실제 현장에서 이 기술을 사용해 보면, 이는 창작 도구라기보다 공정 안정화 기술에 가깝다.필자가 자동화 파이프라인을 처음 설계했을 때 가장 큰 문제는 “결과물 품질”이 아니라 작업 편차였다. 사람이 개입할수록 결과는 좋아질 수 있지만, 동시에 재현성은 급격히 떨어진다. 자동화의 목적은 최고 품질이 아니라 항상 일정한 품질을 유지하는 것이다.2. 이미지 생성 모델을 바로 쓰면 실패하는 이유많은 사례에서 이미지 생성 모델은 바로 실무에 투입된다. 하지만 실제로는 거의 항상 문제가 발생한다.조명 방향이 달라지고, 배경 톤이 바뀌며, 같은 프롬프트에서도 결과가 달라진.. 더보기 Python으로 얼굴 인페인팅(Face Inpainting) – 손상된 이미지 복원 1. 얼굴 인페인팅이 실무에서 필요해진 현실적인 배경얼굴 인페인팅(Face Inpainting)은 흔히 오래된 사진 복원이나 AI 이미지 편집 기술로 소개된다. 하지만 실제 현장에서 이 기술이 필요해진 계기는 훨씬 현실적이다. 필자가 참여했던 프로젝트에서는 고객 프로필 이미지, 신분 확인 이미지, 영상 썸네일 등에서 얼굴 일부가 가려지거나 손상된 데이터가 대량으로 발생했다.마스크, 손, 물체 가림, 압축 손실, 촬영 오류 등으로 인해 얼굴의 핵심 영역이 깨진 이미지들은 재촬영이 불가능한 경우가 많았다. 이때 인페인팅은 ‘보정 기술’이 아니라 데이터 활용률을 살리기 위한 공정 기술로 작동했다.2. 얼굴 인페인팅을 바로 적용하면 실패하는 이유초기에 범용 인페인팅 모델을 그대로 적용했을 때 결과는 기대와 달랐.. 더보기 Python으로 셀카/증명사진 자동 보정(Selfie Beautification) 구현 1. 셀카·증명사진 자동 보정이 현장에서 문제로 등장한 순간셀카 자동 보정이나 증명사진 보정은 흔히 “예쁘게 만드는 기술”로 오해된다. 그러나 실제 공정에서 이 기능이 요구된 이유는 전혀 달랐다. 필자가 처음 이 문제를 맡았을 때의 핵심 요구사항은 단 하나였다. **“사람마다 결과가 들쭉날쭉하지 않게 해달라”**는 것이었다.수천 장의 얼굴 이미지를 다루는 환경에서, 사람 손을 거친 보정은 품질이 아니라 편차를 만든다. 누군가는 너무 뽀얗고, 누군가는 거의 보정되지 않는다. 자동 보정은 미적 만족보다 일관성 확보를 위한 기술로 등장했다.2. 자동 보정을 바로 적용하면 반드시 실패하는 이유초기에는 시중에 공개된 얼굴 보정 알고리즘을 그대로 적용했다. 결과는 빠르게 나왔지만 문제는 즉시 드러났다.어떤 얼굴은 .. 더보기 Python으로 이미지에서 반사/글레어 제거(Reflection Removal) 기법 1. 반사 제거는 ‘화질 개선’ 문제가 아니라 ‘데이터 포기 기준’의 문제다이미지에서 반사(Reflection)나 글레어(Glare)를 제거하는 문제를 처음 접했을 때, 나는 이것을 단순한 전처리 문제로 생각했다. 밝게 튄 영역을 줄이고, 원래 배경을 복원하면 되는 작업이라고 판단했다. 그러나 실제 공정에 적용하면서 깨달은 점은, 반사 제거는 얼마나 복원할 것인가보다, 어디까지를 포기할 것인가를 결정하는 문제라는 사실이었다. 특히 유리 쇼케이스, 스마트폰 화면, 차량 전면 유리처럼 반사가 구조적으로 발생하는 환경에서는 “완전 제거”라는 목표 자체가 비현실적이었다.2. 현장에서 가장 먼저 무너진 가정: 반사는 노이즈가 아니다초기 구현에서는 반사를 노이즈처럼 다뤘다. 밝기 임계값을 기준으로 마스킹하고, 주변.. 더보기 Python으로 이미지에서 배경 제거(Background Removal) 및 합성 1. 배경 제거는 생각보다 ‘합성’에서 무너진다Python으로 배경 제거를 처음 구현했을 때는 객체만 정확히 분리되면 성공이라고 생각했다. 그러나 실제 서비스나 자동화 공정에서는 배경 제거보다 합성 단계에서의 어색함이 훨씬 더 큰 문제였다. 테두리가 깨지거나, 빛 방향이 맞지 않거나, 해상도 스케일이 어긋나는 순간 결과물 전체의 신뢰도가 급격히 떨어졌다. 이때부터 배경 제거는 단일 기술이 아니라 전처리·후처리를 포함한 공정 문제로 인식하게 되었다.2. 현장에서 가장 먼저 발생한 문제는 경계선(Edge) 품질이었다대부분의 배경 제거 실패는 객체 내부가 아니라 경계선에서 발생했다. 특히 머리카락, 반투명 소재, 그림자가 있는 영역은 어떤 모델을 써도 깔끔하게 떨어지지 않았다. 이 문제를 모델 교체로 해결하려.. 더보기 Python으로 저해상도 이미지 해상도 복원(Super-Resolution) 구현하기 1. Super-Resolution을 처음 도입하며 가장 크게 착각한 점저해상도 이미지를 고해상도로 복원하면 모든 문제가 해결될 것이라 기대했다. 특히 CCTV 캡처, 오래된 장비 영상, 모바일 업로드 이미지에서는 해상도만 높이면 정보가 살아날 것이라 믿었다. 그러나 실제로는 “선명해 보인다”와 “의미가 살아난다”는 전혀 다른 문제였다. 공정 라인과 실사용 환경에서는 보기 좋은 이미지가 아니라 판단 가능한 이미지가 필요했다.2. 해상도 복원 결과가 폐기된 가장 흔한 이유가장 많이 버려진 결과는 텍스처가 과도하게 생성된 이미지였다. Super-Resolution 모델은 디테일을 ‘복원’한다기보다 ‘추정’한다. 이 과정에서 실제 존재하지 않았던 패턴이 만들어졌고, 이는 산업·보안·분석 환경에서 치명적인 문제.. 더보기 Python으로 이미지 노이즈 제거(Denoising) 및 선명도 향상 실전 가이드 1. 노이즈 제거를 ‘깨끗하게 만드는 작업’으로 오해했던 시작Python으로 이미지 노이즈 제거를 처음 다룰 때, 목표는 명확했다. 최대한 깨끗하고 선명한 이미지를 만드는 것. 하지만 실전에서 이 기준은 거의 항상 문제를 만들었다. 특히 CCTV, 산업용 카메라, 모바일 촬영 이미지에서는 노이즈와 정보가 서로 얽혀 있었다. 노이즈를 강하게 제거할수록 정작 필요한 디테일까지 함께 사라지는 상황이 반복되었다.2. 가장 많이 발생한 실패: 선명하지만 쓸 수 없는 이미지현장에서 가장 많이 폐기된 결과는 “보기에는 깔끔한데 판단은 불가능한 이미지”였다. 엣지는 흐려지고, 미세한 패턴은 뭉개졌다. 사람이 보기엔 좋아 보였지만, 분석·검출·식별 단계에서는 오히려 원본보다 성능이 떨어졌다. 이때 깨달은 점은 명확했다... 더보기 Python으로 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) – U-Net 모델 따라하기 1. U-Net을 처음 구현했을 때의 가장 큰 오해U-Net은 이미지 세그멘테이션의 교과서처럼 소개된다. Encoder–Decoder 구조, Skip Connection, 픽셀 단위 예측까지 모두 명확하다. 처음 Python으로 U-Net을 구현했을 때도 학습은 잘 되었고, 검증 데이터에서도 성능은 나쁘지 않았다. 문제는 실제 공정 이미지에 적용하는 순간 발생했다. 결과는 분명 “나뉘어” 있었지만, 현장에서 쓸 수 있는 분할은 아니었다.2. 세그멘테이션이 실패하는 지점은 객체 내부가 아니었다실패의 대부분은 객체 내부가 아니라 **경계(boundary)**에서 발생했다. 경계가 흔들리거나, 미세하게 어긋나거나, 프레임마다 요동쳤다. 공정 라인에서는 이 미세한 차이가 곧바로 불량 판정이나 후속 로직 오류로 .. 더보기 이전 1 다음
