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Computer Vision + Python

Python으로 이미지에서 텍스처·재질(Material Recognition) 분석하기 – 제조·검사 산업의 혁신 제조 산업에서는 제품 표면의 텍스처(texture) 또는 **재질(material)**을 정확히 판별하는 기술이 점점 필수 요소로 자리 잡고 있다. 특히 불량 검출, 표면 마모 평가, 품질 관리 자동화에서 텍스처 인식은 기존의 눈에 의존하던 검사를 데이터 기반으로 전환하는 핵심 기술이다. Python은 다양한 컴퓨터 비전·머신러닝 라이브러리를 제공하며, 이러한 텍스처 분석을 현장에서 구현하기에 충분한 생태계를 갖추고 있다. 본 글에서는 단순 기술 설명을 넘어서, 실제 제조 품질 관리 시스템 구축 경험에서 얻은 실질적인 인사이트를 중심으로 Python 기반 텍스처 분석의 현실적 활용 전략을 소개한다.1. 제조 산업에서 텍스처 분석이 중요한 이유텍스처 인식은 단순히 “표면이 거친지 부드러운지”를 판단하는 데.. 더보기
Python으로 이미지에서 악세사리 인식(Accessory Recognition) 구현하기 – 안경·모자 탐지 기술의 실제 활용 이미지 분석 기술이 발전하면서 ‘얼굴 인식’과 함께 주목받는 영역이 바로 **악세사리 인식(Accessory Recognition)**이다. 특히 안경, 모자, 마스크, 귀걸이 등과 같은 착용 여부를 파악하는 기술은 보안 시스템, 스마트 리테일, 출입 통제, 광고 분석, AR 서비스 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.나는 이 기술을 실제 비전 프로젝트에 적용해보며 단순한 얼굴 검출을 넘어, 악세사리 여부만으로도 사람의 상태·행동·패턴을 해석할 수 있다는 가능성을 확인했다. 본 글에서는 Python 기반으로 안경/모자 인식 기능을 구현할 때의 실제적인 접근 전략과 현장에서 얻은 깊이 있는 경험을 중심으로 설명한다.1. 악세사리 인식이 중요해지는 이유악세사리 인식은 단순히 패션 요소를 구별하는 기술이 아니다.. 더보기
Python으로 얼굴 마스크 착용 여부 인식(Face Mask Detection) – 코로나 이후 현실적인 활용과 기술적 구현 전략 코로나19 팬데믹 이후 많은 기업과 기관들은 사람들의 마스크 착용 여부를 자동으로 인식하는 시스템을 필요로 했다. 한때는 단순한 정부 지침 준수를 위해 사용되었지만, 팬데믹 이후에도 이 기술은 다양한 분야에서 계속 진화하며 활용되고 있다. 나는 이 기술을 실제 현장에서 여러 차례 구현해보면서 단순한 ‘마스크 착용 여부’ 판별 이상으로, 사람들의 행동 패턴, 위생 지표, 노동 환경 평가 등 더 넓은 분석 지표로 확장될 수 있다는 가능성을 확인했다. 본 글에서는 Python 기반의 마스크 인식 시스템을 실전 관점에서 깊이 있게 설명한다.1. 마스크 착용 인식 기술이 여전히 중요한 이유팬데믹이 끝났음에도 마스크 인식 기술이 사라지지 않는 이유는 다음과 같다.병원·의료기관: 감염 예방을 위해 아직도 마스크 착용.. 더보기
Python으로 이미지에서 나이/성별 인식(Age & Gender Recognition) – 마케팅 응용 서론: 이미지 기반 인구 통계 추정의 진화Python을 활용한 이미지 기반 나이·성별 인식은 이제 특정 연구실이나 대기업의 기술이 아니다. 오픈소스 딥러닝 프레임워크와 사전 학습된 모델 덕분에 누구나 고품질의 인구 통계 추정 모델을 구축할 수 있게 되었다. 특히 최근에는 마케팅 분석과 매장 고객 행동 파악에 활용되며, 실제 비즈니스 가치가 높은 영역으로 빠르게 확장되고 있다. 이번 글에서는 Python을 기반으로 나이와 성별을 인식하는 기술적 구조, 실무에서 경험한 문제점 및 개선 전략, 그리고 마케팅 관점에서의 응용 사례까지 심층적으로 정리한다.1. 나이·성별 인식 기술의 기본 구조이미지에서 나이와 성별을 추정하는 과정은 일반적인 컴퓨터 비전 파이프라인과 유사하지만, 특성상 정확도에 영향을 미치는 요소.. 더보기
Python으로 이미지에서 사람 포즈 인식(Pose Estimation) – OpenPose 연계 서론: 포즈 인식 기술이 주는 새로운 가능성Python을 활용한 사람 포즈 인식(Pose Estimation)은 단순히 신체 관절 위치를 찾는 기술을 넘어 스포츠 분석, AI 트레이너, 동작 기반 UX, 모션 캡처, 재활 의료 등 다양한 산업에서 핵심 인프라로 활용되고 있다. 그중 OpenPose는 오랜 시간 검증된 대표적인 오픈소스 포즈 인식 모델로, 신체의 18~25개 관절을 정밀하게 추출할 수 있어 연구와 산업에서 모두 각광받는다.이번 글에서는 Python과 OpenPose를 연계해 사람 포즈를 분석하는 과정, 실무에서 마주한 문제와 해결 전략, 그리고 포즈 데이터가 산업 현장에서 어떤 가치를 창출하는지 깊이 있게 살펴본다.1. 사람 포즈 인식(Pose Estimation)의 핵심 개념사람 포즈 인.. 더보기
Python으로 얼굴 랜드마크 탐지(Facial Landmark Detection) 및 얼굴 필터 적용 실시간 얼굴 분석 기술의 핵심과 필터 시스템 구축 전략서론: 얼굴 인식 기술이 ‘필터 시대’를 만들었다SNS와 모바일 카메라 앱의 발전으로 ‘얼굴 필터’는 단순한 재미를 넘어 하나의 콘텐츠 문화로 자리 잡았다. 최근에는 증강현실(AR) 기반 얼굴 필터, 3D 마스크 매핑, 실시간 이모티콘 변환까지 다양한 응용이 등장했다. 이러한 기술의 중심에는 바로 얼굴 랜드마크 탐지(Facial Landmark Detection)가 있다.Python에서는 dlib, MediaPipe, OpenCV를 활용해 매우 정교한 얼굴 랜드마크를 얻을 수 있으며, 이를 이용해 다양한 형태의 얼굴 필터를 직접 제작할 수 있다. 본 글에서는 랜드마크 기반 필터 시스템 구축 방법과 실무 경험에서 얻은 노하우까지 깊이 있게 다룬다.1. .. 더보기
Python으로 이미지에서 텍스처 분석(Texture Analysis) 및 특징 추출 이미지 처리 분야에서 텍스처(Texture)는 단순한 표면 패턴을 넘어, 사물의 재질과 형태적 특성을 파악하는 중요한 단서로 쓰인다. 제조·검사 산업에서는 금속 표면의 스크래치 검사, 반도체 웨이퍼 패턴 분석, 섬유 조직 판별, 목재 등급 판정처럼 텍스처가 핵심 역할을 하는 경우가 많다. 그동안 필자는 여러 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하면서 텍스처 분석이 단순한 이미지 필터링을 넘어, 실제 머신러닝과 딥러닝의 정확도에 큰 영향을 미친다는 것을 체감했다. 특히 Python 환경에서 다양한 텍스처 분석 기법을 조합하면 데이터가 부족해도 높은 식별 성능을 확보할 수 있었는데, 이 부분은 많은 개발자가 간과하는 영역이기도 하다.아래에서는 Python 기반으로 텍스처 분석 및 특징 추출을 구현하는 과정과 함께, .. 더보기
Python으로 위성/항공 이미지 분석(Satellite Image Analytics) – 지형 변화 탐지 위성 이미지 분석은 더 이상 거대 기관이나 연구소에서만 활용되는 분야가 아니다. Python을 중심으로 한 오픈소스 생태계가 강력해지면서, 개인 개발자나 소규모 팀에서도 지형 변화 탐지(Land Cover Change Detection), 산불 피해 분석, 도시 확장 추적, 농경지 건강도 평가 등 다양한 응용이 가능해졌다. 나 또한 최근 몇 년간 스마트시티 프로젝트와 환경 데이터 분석 업무에서 위성영상을 다룬 경험이 있는데, 특히 Python이 제공하는 접근성과 분석 속도는 다른 어떤 도구보다도 유연했다.이 글에서는 Python 기반으로 위성/항공 이미지를 처리하고, 지형 변화(land change)를 감지하는 핵심 기법과 실전 노하우를 설명 중심으로 정리한다.1. 위성 이미지 분석이 중요한 이유위성 데.. 더보기

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