영상처리 썸네일형 리스트형 Python 단일 카메라 Depth Estimation (2편): OpenCV를 활용한 뎁스 노이즈 및 떨림 보정 실무 1. 끝없이 요동치는 뎁스 맵, 어떻게 제어할 것인가지난 1편에서는 라이다(LiDAR) 센서를 대체하기 위해 단일 카메라 기반의 딥러닝 Depth Estimation 모델을 산업 현장에 도입했다가 겪었던 치명적인 한계들을 다루었다. 조명의 변화나 그림자를 실제 웅덩이로 오인하는 문제도 심각했지만, 현장에서 실시간으로 시스템을 띄웠을 때 마주한 가장 큰 골칫거리는 바로 '플리커링(Flickering)' 현상이었다.동일한 위치에서 카메라와 피사체가 1mm도 움직이지 않았음에도 불구하고, 화면에 출력되는 뎁스 맵(Depth Map)의 픽셀 값은 프레임이 바뀔 때마다 미친 듯이 깜빡이고 널뛰기를 반복했다. 이런 불안정한 날것의 데이터(Raw Data)를 로봇 팔의 거리 제어 알고리즘이나 물체 인식 트리거(Tri.. 더보기 감성돔 낚시터의 강한 햇빛, 파이썬 그림자 제거(Shadow Removal)로 AI 인식률 높이기 모바일 환경에서 낚시 앱을 테스트하다 벽에 부딪혔다.지난 주말, 대물 감성돔을 기대하며 낚시터에 나갔다. 직접 개발 중인 AI 낚시 앱으로 잡은 물고기를 촬영해 보려는데, 정오의 강한 햇빛 때문에 생긴 짙은 그림자가 문제였다.처음에는 OpenCV의 기본적인 필터링만으로도 충분히 그림자를 지울 수 있을 거라 생각했다. 실제로 실내 테스트에서는 아무 문제가 없었으니까. 그런데 막상 현장의 강한 직사광선 아래서 테스트해 보니 생각보다 한계가 분명했다. '이론적으로 완벽한 코드'와 '실제의 변수' 사이에는 꽤 큰 거리가 있었다.시작하기 전에 예상했던 것과 실제의 차이문서나 예제만 봤을 때는 구조가 단순해 보였다.예상: 그림자 영역의 밝기값(Value)만 높여주면 자연스럽게 지워질 것이다.현실: 밝기만 높이니 그.. 더보기 이전 1 다음
