Computer Vision + Python 썸네일형 리스트형 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 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 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 9 다음
