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Computer Vision + Python

Python으로 문서 이미지 처리(Document Image Processing) – 스캔 자동화 문서 스캔 자동화는 단순히 사진을 PDF로 변환하는 수준을 넘어섰다. 기업에서는 매일 수천 장 이상의 문서가 축적되고, 이를 사람이 일일이 정리하는 데는 한계가 있다. Python 기반 문서 이미지 처리 기술은 이러한 한계를 극복하며, 스캔 자동화·문서 정규화·OCR 품질 향상 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다.특히, 최근 몇 년 동안 필자는 기업 문서 디지털화 프로젝트와 OCR 기반 데이터 추출 시스템의 구축에 참여하며 문서 이미지 처리 자동화를 깊이 다뤄왔다. 그 과정에서 느낀 핵심은 “문서의 종류와 스캔 환경에 따라 알고리즘이 완전히 달라져야 한다”는 점이었다. 이 글에서는 실무 경험 기반으로 Python을 활용한 문서 스캔 자동화 기법을 깊이 있게 설명한다.1. 문서 이미지 처리 자동화.. 더보기
Python으로 이미지 검색(Content-based Image Retrieval) 시스템 구축 이미지 특징 기반 검색의 원리부터 실전 구축까지현대의 디지털 환경에서 이미지는 더 이상 단순한 미디어 요소가 아니라 중요한 데이터 자원으로 자리 잡았다. 전자상거래, 포털 검색, 아카이브 관리, 패션 리테일, 의료 영상 등 다양한 산업에서 사용자는 키워드가 아닌 이미지를 기준으로 비슷한 이미지를 찾는 기능, 즉 Content-based Image Retrieval(CBIR) 시스템을 요구하고 있다. Python은 이러한 시스템을 구축하는 데 가장 강력한 언어 중 하나이며, 최신 머신러닝 및 딥러닝 기술을 쉽게 적용할 수 있는 생태계를 제공한다.아래에서는 CBIR의 핵심 개념부터 Python으로 시스템을 구축하는 실제 과정, 그리고 오랜 개발 경험에서 얻은 프랙티컬한 통찰을 정리해 본다.1. 이미지 검색(.. 더보기
Python에서 딥러닝 기반 이미지 분류(Image Classification) – Keras/TensorFlow 사용법 서론: 이미지 분류의 현재와 Python의 역할딥러닝 기반 이미지 분류는 이제 더 이상 연구실 전유물이 아니다.스마트폰 앱, e-커머스, 제조 품질 검사, 의료 영상, 자율주행 — 거의 모든 산업에서 이미지 분류 모델이 사용된다.Python은 풍부한 라이브러리와 커뮤니티 덕분에, 딥러닝 이미지 분류를 가장 쉽게 접근할 수 있는 언어다. 특히 TensorFlow와 Keras 조합은 배우기 쉽고, 프로덕션에서도 충분한 성능을 보여준다.나는 과거 여러 프로젝트에서 Keras/TensorFlow 기반 분류 모델을 사용해봤고, 단순한 튜토리얼 이상의 실무적 통찰을 얻을 수 있었다. 이 글에서는 단순한 코드 예제 중심이 아니라, 현실에서 마주친 문제와 최적화 팁까지 포함해 깊이 있게 정리하려 한다.1. 기본 구조 .. 더보기
Python으로 얼굴 표정 인식(Facial Expression Recognition) – 감정 분석 기반 기술 이해하기 얼굴 표정 인식(Facial Expression Recognition, FER)은 사람의 감정을 정량적으로 해석하는 분야로, 최근 AI 기반 사용자 경험, 마케팅, 의료, 교육, 로보틱스 등 다양한 산업에서 활용도가 증가하고 있다. 특히 Python은 OpenCV, TensorFlow, PyTorch 등 강력한 도구를 제공하여 초보자부터 전문가까지 쉽게 FER 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다.이번 글에서는 Python으로 얼굴 표정 인식 시스템을 구현하는 과정, 딥러닝 기반 감정 분석 기술의 동작 원리, 그리고 실제 응용 사례 및 실무적인 인사이트를 중심으로 깊이 있게 다뤄본다.1. 얼굴 표정 인식이란 무엇인가?얼굴 표정 인식은 이미지나 영상에서 얼굴을 탐지한 뒤, 표정의 특징을 분석해 감정 상태를 .. 더보기
Python으로 이미지에서 텍스트 추출(OCR) 및 후처리 자동화 정확한 데이터 추출이 중요한 시대에서 OCR(Optical Character Recognition)은 단순한 문자 인식 기술을 넘어, 문서 자동화·업무 효율화·AI 기반 데이터 파이프라인의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. Python은 다양한 OCR 엔진(Pytesseract, EasyOCR, PaddleOCR)과 이미지 처리 라이브러리(OpenCV)를 통해 강력한 OCR 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원한다.이 글에서는 Python 기반 OCR 기술, 이미지 전처리 기법, 정확도 향상 후처리 자동화 방법, 그리고 필자가 실제 프로젝트에서 겪은 실전적 인사이트를 중심으로 깊이 있게 설명한다.1. OCR이란 무엇이며 왜 중요한가?OCR은 이미지나 스캔 문서에서 텍스트를 자동으로 추출하는 기술이다.최근에는 .. 더보기
Python으로 이미지에서 물체 회전/이동이 있는 환경에서도 추적(Rotation/Translation Invariant Tracking) 서론: 회전·이동 환경에서의 물체 추적은 왜 어려운가일반적인 객체 추적(Object Tracking) 알고리즘은 물체의 크기나 위치 변화에는 강하지만, 회전(rotation) 또는 기울기 변화, 그리고 **빠른 평행 이동(translation)**이 발생하면 쉽게 놓치곤 한다. 특히 CCTV, 드론 영상, 제조 라인 카메라처럼 실환경에서 촬영한 영상에서는 회전과 이동이 동시에 발생하는 경우가 더 많다.나는 과거 산업용 비전 시스템 프로젝트에서 금속 부품이 회전하면서 컨베이어 벨트를 따라 지나가는 장면을 추적해야 했고, 기존의 KCF, CSRT 기반 알고리즘은 지속적으로 실패했다. 이때 적용했던 방식이 바로 회전·이동 불변(invariant) 특성을 갖는 추적 기법이다. Python + OpenCV만으로도.. 더보기
Python으로 이미지에서 패턴 인식(Pattern Recognition) – 섬유·텍스처 응용 섬유 산업과 제조 분야에서 패턴 인식(Pattern Recognition) 기술은 제품 품질을 결정하는 핵심 요소 중 하나다. 특히 섬유·직물·필름·금속 표면처럼 미세한 텍스처(texture)가 포함된 이미지에서 불량을 자동으로 탐지하거나 패턴의 규칙성을 분석하는 작업은 사람이 수행하기에는 시간이 많이 들고 정확도도 일정하지 않다. Python 기반 이미지 처리 기술은 이러한 텍스처 분석을 자동화하고 데이터 기반 품질 검사를 가능하게 한다.이번 글에서는 Python으로 패턴 인식을 구현하는 방법을 중심으로, 특히 섬유·텍스처 기반 산업 응용, 딥러닝과 전통 알고리즘의 장단점, 실무 경험에서 얻은 인사이트, 후처리 전략까지 깊이 있게 설명한다.1. 패턴 인식이란 무엇인가?패턴 인식은 이미지 속에서 특정한 .. 더보기
Python으로 이미지에서 물품 크기/부피 자동 측정(Size Measurement) – 물류/창고 자동화 응용 물류와 창고 관리 분야는 최근 몇 년간 디지털 전환 속도가 가장 빠르게 진행된 산업 영역 중 하나다. 특히 이미지 기반 물품 크기 및 부피 자동 측정 기술은 인력 의존적인 물류 프로세스를 자동화하고, 측정 오류를 줄이며, 전체 생산성을 극적으로 높이는 기술로 주목받고 있다. 본 글에서는 Python과 컴퓨터 비전 기술을 활용해 이미지 기반 Size Measurement 시스템을 구축하는 방법과 실무 경험을 바탕으로 한 응용 아이디어를 다룬다. 1. 이미지 기반 크기 측정이 필요한 이유물류 센터에서는 매일 수천 개의 박스, 비규격 상품, 원통형 물품 등이 입출고를 반복한다. 이때 물품의 가로·세로·높이 측정은 비용 산정과 공간 배치에 필수적이다. 하지만 다음과 같은 문제가 항상 존재한다.사람 손으로 측정.. 더보기

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