전경분리 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 배경 제거(Background Removal) 및 합성 1. 배경 제거는 생각보다 ‘합성’에서 무너진다Python으로 배경 제거를 처음 구현했을 때는 객체만 정확히 분리되면 성공이라고 생각했다. 그러나 실제 서비스나 자동화 공정에서는 배경 제거보다 합성 단계에서의 어색함이 훨씬 더 큰 문제였다. 테두리가 깨지거나, 빛 방향이 맞지 않거나, 해상도 스케일이 어긋나는 순간 결과물 전체의 신뢰도가 급격히 떨어졌다. 이때부터 배경 제거는 단일 기술이 아니라 전처리·후처리를 포함한 공정 문제로 인식하게 되었다.2. 현장에서 가장 먼저 발생한 문제는 경계선(Edge) 품질이었다대부분의 배경 제거 실패는 객체 내부가 아니라 경계선에서 발생했다. 특히 머리카락, 반투명 소재, 그림자가 있는 영역은 어떤 모델을 써도 깔끔하게 떨어지지 않았다. 이 문제를 모델 교체로 해결하려.. 더보기 이전 1 다음
