Computer Vision + Python 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 화재/연기 감지(Fire and Smoke Detection) – 실시간 안전 시스템 응용 화재는 가장 빠른 판단과 즉각적인 대응이 필요한 재난 중 하나다. 전통적인 화재 감지 방식은 온도 센서, 연기 감지 센서 등에 의존해 왔지만, 이는 반응 시간이 느리고 공간 제약이 크며 오탐 가능성도 존재한다. 반면 카메라 기반 화재·연기 감지 시스템은 넓은 공간을 즉시 분석하고 시각적인 정보를 기반으로 위험을 판단하기 때문에, 최근 제조업, 물류 센터, 공공시설 등 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있다.특히 Python과 OpenCV, 그리고 딥러닝 모델을 이용하면 비교적 적은 비용으로 강력한 화재 감지 시스템을 구축할 수 있다. 본 글에서는 단순 기술 설명에 그치지 않고, 실제로 여러 현장에서 화재 인식 시스템을 테스트한 경험과 그 과정에서 얻은 기술적 노하우를 함께 다룬다. 1. 이미지 기반 화재.. 더보기 Python으로 이미지에서 색상 히스토그램(Color Histogram) 분석 및 시각화 정확한 이미지 분석의 출발점은 ‘색을 이해하는 것’이다. 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 많은 기술들이 점점 복잡해지고 있지만, 색상 히스토그램(Color Histogram) 은 여전히 강력한 기초 도구로 사용된다. 오히려 최근 딥러닝 기반 이미지 처리 파이프라인에서도 색상 히스토그램은 사전 분석(Pre-analysis), 데이터셋 점검, 이미지 특징 검증 등 다양한 단계에서 재조명되고 있다.본 글에서는 단순한 기술 설명을 넘어, 내가 실제 프로젝트(예: 품질 검사, 아트워크 데이터 마이닝, 이미지 검색 시스템 구축)에서 색상 히스토그램을 활용하면서 얻은 실전 경험과 분석 전략을 기반으로 깊이 있는 내용을 다뤄본다. 1. 색상 히스토그램이 중요한 이유히스토그램은 이미지에서 특정 색상이 얼마나 많이 등장하는.. 더보기 Python으로 이미지에서 윤곽선(Contours) 탐지 및 분석 이미지 처리 분야에서 객체를 이해하는 과정은 결국 “경계를 어떻게 찾고 해석하느냐”에 달려 있다. 그 경계를 가장 직관적으로 표현하는 기술이 바로 윤곽선(Contours) 탐지다. 윤곽선은 단순한 선의 집합이 아니라, 이미지 속 객체의 모양(shape), 면적(area), 둘레(perimeter), 방향(orientation)을 수학적으로 분석할 수 있게 해주는 핵심 데이터 구조다.실제로 필자는 산업용 검사, 포즈 추정 사전 처리, 웹 기반 이미지 분석 API 개발 과정에서 윤곽선 기반 객체 분석을 적극적으로 사용해왔다. 특히 딥러닝 모델이 놓치는 부분을 윤곽선 기반 로직이 보완한 사례도 많았다. 이번 글에서는 단순 코드 모음이 아닌, 실제 응용 중심의 윤곽선 분석 방법을 깊이 있게 정리해 보았다. 1.. 더보기 Python으로 이미지 색상 보정(Color Correction) 및 화이트 밸런스 적용 이미지 처리 분야에서 색상 보정(Color Correction)과 화이트 밸런스(White Balance)는 더 이상 전문가만의 영역이 아니다. Python의 OpenCV, NumPy, scikit-image 같은 라이브러리를 적절히 활용하면 일반 사용자도 실제 촬영 환경에 가까운 자연스러운 색감을 복원할 수 있다. 특히 RAW 이미지가 아닌 스마트폰·CCTV·산업용 카메라 이미지에서도 충분한 개선 효과를 얻을 수 있어, 업계에서 활용성이 점점 높아지고 있다. 이 글에서는 단순 기능 소개를 넘어, 실제 프로젝트 경험에서 얻은 통찰을 기반으로 색상 보정 전략을 깊이 있게 정리한다.1. 이미지 색상 보정이 필요한 이유색상은 단순한 미적 요소가 아니라 정보를 전달하는 중요한 매개체다. 그러나 촬영 환경은 예측.. 더보기 Python에서 이미지 왜곡 보정(Image Undistortion) – 카메라 렌즈 교정의 실제 활용과 심층 분석 카메라 렌즈가 만들어내는 이미지 왜곡은 우리가 생각하는 것 이상으로 다양한 산업에 영향을 준다. 스마트폰 카메라의 미세한 왜곡부터 공장 라인에서 사용하는 초광각 산업용 카메라의 Barrel Distortion(배럴 왜곡), 수중 촬영·감시 카메라의 복합 왜곡까지, 왜곡 보정(Image Undistortion)은 더 이상 선택이 아니라 필수 기술이 되고 있다. Python의 OpenCV는 이러한 렌즈 보정 과정을 자동화하기 위한 강력한 기능을 제공하며, 비교적 간단한 코드만으로도 정밀한 렌즈 보정이 가능하다.그러나 실무에서 이미지 왜곡 보정을 구현해본 사람들은 알겠지만, 보정 자체보다 정확한 카메라 캘리브레이션(Camera Calibration) 이 더 어렵고 중요하다. 이 글에서는 단순 기능 설명을 넘어.. 더보기 Python에서 이미지 필터 및 변환(Image Filters) 라이브러리 제작 – 나만의 커스텀 비전 도구 만들기 Python으로 이미지 처리 프로젝트를 반복하다 보면, 매번 비슷한 필터나 전처리 코드를 다시 작성하는 경험을 하게 된다. OpenCV, Pillow 같은 라이브러리가 강력하긴 하지만, 실무에서 “정말 자주 쓰는 기능”만 따로 모아 재사용 가능한 나만의 이미지 필터 라이브러리를 만드는 것이 생산성을 크게 높여준다.필자는 영상 분석·머신러닝 실무를 하면서 수백 번의 이미지 전처리 루틴을 반복했고, 결국 Python 기반으로 Custom Image Filter Library를 구축해 프로젝트마다 자동화된 전처리 파이프라인을 구성할 수 있게 되었다.이번 글에서는 단순 기능 소개를 넘어 실제 프로젝트에 기반한 설계 철학, 최적화 전략, 그리고 Python에서 이미지 필터 라이브러리를 ‘직접 제작’하며 마주하게 .. 더보기 Python + OpenCV로 얼굴 인식 시스템 만들기: 단계별 튜토리얼 Python과 OpenCV는 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 조합이며, 특히 얼굴 인식 분야에서는 사실상 표준에 가깝다고 할 수 있습니다. 많은 개발자들이 얼굴 인식 시스템을 만들 때 단순히 예제 코드를 따라 하지만, 실제로 “현업 수준”의 얼굴 인식 시스템을 구축하려면 데이터 품질, 전처리 방식, 모델 선택, 환경 설정 같은 세부 요소에서 상당한 차이가 발생합니다. 이 글에서는 단순 튜토리얼을 넘어, 필자가 경험적으로 발견한 실전 팁과 구현 과정에서 자주 발생하는 문제까지 함께 설명해 더 깊이 있는 학습이 될 수 있도록 구성했습니다. 1. 얼굴 인식의 기본 개념 이해하기얼굴 인식(Face Recognition)은 크게 세 단계로 이루어집니다.1) 얼굴 검출(Face Detection)이미지 .. 더보기 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
