Computer Vision + Python/비전 프로그래밍 기초 (초급자)

Python으로 이미지에서 패턴 인식(Pattern Recognition) – 섬유, 텍스처 응용

taeridad19 2025. 11. 15. 14:14

Python으로 이미지에서 패턴 인식(Pattern Recognition) – 섬유, 텍스처 응용

패턴 인식(Pattern Recognition) 은 이미지 속에서 반복되는 형태나 질감을 분석하고 분류하는 핵심적인 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술입니다.
특히 섬유(Fabric) 나 텍스처(Texture) 분야에서는 제품의 품질 검사, 불량 탐지, 재질 분류 등에 폭넓게 활용됩니다.
이번 글에서는 Python과 OpenCV, 그리고 머신러닝 알고리즘을 활용하여 이미지에서 패턴을 자동으로 인식하고 분석하는 방법을 다뤄보겠습니다.

패턴 인식이란 무엇인가?

패턴 인식은 이미지 내에서 규칙적이거나 반복적인 시각적 특징을 찾아내는 과정입니다.
예를 들어, 천의 짜임 구조, 건축 자재의 표면 질감, 금속 표면의 균열 등은 모두 패턴 분석을 통해 인식할 수 있습니다.

이 과정은 크게 세 단계로 이루어집니다:

  1. 특징 추출(Feature Extraction) – 이미지에서 특정 질감이나 모양의 특징을 수치화
  2. 패턴 분류(Classification) – 추출된 특징을 기반으로 서로 다른 패턴을 구분
  3. 결과 시각화(Visualization) – 분석된 패턴의 형태나 분포를 시각적으로 표현

Python의 OpenCV, scikit-image, TensorFlow 등 라이브러리를 사용하면 이 과정을 비교적 간단히 구현할 수 있습니다.

패턴 인식을 위한 이미지 전처리 단계

이미지의 품질과 조명 조건은 패턴 인식의 정확도에 큰 영향을 줍니다.
따라서 본격적인 분석에 앞서 전처리(Preprocessing) 과정이 필요합니다.

  1. 그레이스케일 변환
    컬러 이미지를 흑백으로 변환하여 질감의 강도(Intensity)를 중심으로 분석합니다.
  2. import cv2 img = cv2.imread('fabric.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  3. 노이즈 제거(Denoising)
    잡음을 제거하여 패턴의 선명도를 높입니다.
  4. blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
  5. 에지 검출(Edge Detection)
    패턴의 경계나 섬유 결을 인식하기 위해 Canny Edge Detection을 적용합니다.
  6. edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

이러한 단계는 단순하지만, 패턴 구조를 명확하게 시각화하고 후속 분석의 정확도를 높이는 핵심적인 과정입니다.

Python에서 텍스처 분석 방법

텍스처(Texture)는 이미지의 표면 특성을 수학적으로 표현한 개념으로,
패턴 인식의 기초가 되는 중요한 특징입니다.
Python에서는 여러 가지 방법으로 텍스처를 분석할 수 있습니다.

1. 히스토그램 기반 분석 (Histogram of Oriented Gradients, HOG)

HOG는 이미지의 방향성 있는 경계선 특징을 분석하여 패턴의 형태를 수치화합니다.
특히 직물이나 금속 표면의 규칙적 구조를 감지하는 데 효과적입니다.

from skimage.feature import hog
features, hog_image = hog(gray, visualize=True)

이 방법은 회전이나 크기 변화에도 비교적 강인한 패턴 검출을 제공합니다.

2. Gabor 필터 기반 분석

Gabor 필터는 특정 주파수와 방향의 파형을 감지하는 데 최적화되어 있어,
텍스처 분석에서 자주 사용됩니다.
예를 들어, 천의 결 방향이나 반복 간격을 분석할 때 유용합니다.

import numpy as np
import cv2

def apply_gabor_filter(img):
    filters = []
    for theta in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4):
        kern = cv2.getGaborKernel((21, 21), 8.0, theta, 10.0, 0.5)
        filters.append(kern)
    accum = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)
    for kern in filters:
        fimg = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8UC3, kern)
        np.maximum(accum, fimg, accum)
    return accum

gabor_output = apply_gabor_filter(gray)

Gabor 필터는 다양한 각도에서의 질감 패턴을 감지하여 텍스처의 방향성과 세부 구조를 파악할 수 있습니다.

3. 로컬 이진 패턴(Local Binary Pattern, LBP)

LBP는 이미지의 픽셀 주변의 밝기 변화를 기준으로 질감 특징을 추출하는 간단한 방법입니다.
조명 변화에 강하고 계산 속도가 빨라 실시간 검사 시스템에 자주 활용됩니다.

from skimage.feature import local_binary_pattern
lbp = local_binary_pattern(gray, 24, 3, method='uniform')

LBP는 섬유의 표면 거칠기나 패턴의 반복성 평가에 매우 효과적입니다.

머신러닝을 활용한 패턴 분류

특징을 추출한 뒤에는 이를 머신러닝 모델에 입력하여 다양한 패턴을 분류할 수 있습니다.
대표적인 예로는 SVM(Support Vector Machine) 이나 Random Forest 알고리즘이 있습니다.

  1. 훈련 데이터 준비 – 각 패턴에 대한 이미지 샘플을 수집
  2. 특징 벡터 생성 – HOG, LBP, Gabor 등의 특징을 수치화
  3. 모델 학습 및 평가
  4. from sklearn.svm import SVC model = SVC(kernel='linear') model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)

이 과정을 통해 섬유의 종류(면, 폴리에스터, 울 등)나 표면 상태(매끄러움, 거칠음)를 자동 분류할 수 있습니다.

산업적 응용 – 섬유 및 텍스처 품질 검사

  1. 섬유 불량 탐지
    제조 과정에서 발생하는 올 풀림, 구멍, 이염 등의 결함을 자동으로 검출합니다.
  2. 소재 분류 및 인증
    이미지 분석만으로 천의 종류나 질감을 식별하여 품질 인증 절차를 자동화할 수 있습니다.
  3. 산업용 표면 검사
    금속, 목재, 세라믹 등의 텍스처를 분석해 표면 결함이나 균열을 탐지합니다.
  4. 패션 및 디자인 분석
    텍스처 특징을 기반으로 유사한 소재를 분류하거나 자동 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

결론

Python을 이용한 패턴 인식과 텍스처 분석은 섬유 및 산업 분야의 품질 관리, 자동 검사, 재질 분류 등에서 폭넓게 활용되는 핵심 기술입니다.
특히 OpenCV, scikit-image, TensorFlow와 같은 라이브러리를 활용하면 복잡한 알고리즘을 간결한 코드로 구현할 수 있습니다.

향후에는 딥러닝을 결합한 CNN 기반 패턴 인식 모델이 등장하면서,
섬세한 질감 구분이나 불규칙한 패턴 탐지에서도 높은 정확도를 달성할 수 있을 것입니다.
Python의 유연성과 강력한 생태계를 활용하여, 산업적 가치가 높은 패턴 분석 시스템을 직접 구축해보세요.