컴퓨터 비전 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 색상 히스토그램(Color Histogram) 분석 및 시각화 이미지의 색상 분포를 이해하는 것은 컴퓨터 비전과 이미지 처리에서 매우 중요한 과정입니다.이미지의 전체적인 색감, 명암 대비, 조명 상태를 정량적으로 파악하기 위해 색상 히스토그램(Color Histogram) 이 자주 활용됩니다.이번 글에서는 Python과 OpenCV, Matplotlib을 활용해 이미지의 색상 히스토그램을 분석하고 시각화하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.색상 히스토그램이란?색상 히스토그램은 이미지 내의 픽셀 색상 분포를 그래프로 표현한 것입니다.즉, 이미지의 각 색상 값이 얼마나 자주 등장하는지를 빈도(Frequency) 형태로 나타내며,밝기나 채도, 특정 색상 계열의 강도를 분석하는 데 활용됩니다.예를 들어, 풍경 사진이라면 녹색과 파란색 픽셀이 많고, 인물 사진이라면 붉은색 계.. 더보기 Python으로 이미지에서 윤곽선(Contours) 탐지 및 분석 이미지 처리 분야에서 윤곽선(Contour)은 물체의 외곽선을 감지하여 형태를 분석하거나 객체를 인식하는 핵심적인 요소입니다.윤곽선 탐지는 컴퓨터 비전(Computer Vision)에서 물체의 형상 분석, 경계 인식, 객체 분할(Segmentation) 등에 사용되며,Python과 OpenCV를 이용하면 효율적으로 구현할 수 있습니다.본 글에서는 Python OpenCV를 이용한 윤곽선 탐지 및 분석 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.윤곽선(Contours)이란?윤곽선(Contour)은 이미지 내의 동일한 색상이나 강도를 가진 픽셀들이 이루는 **경계선(Boundary)**을 의미합니다.즉, 흑백 이미지나 이진화(Binary Image)된 이미지에서 물체의 외형을 감지하는 선입니다.윤곽선을 찾는 것은 단순한.. 더보기 Python으로 이미지 색상 보정(Color Correction) 및 화이트 밸런스 적용 디지털 이미지의 품질을 높이는 핵심 요소 중 하나는 바로 색상(Color) 입니다. 조명 환경, 카메라 센서의 특성, 촬영 설정 등에 따라 원본 이미지의 색감이 실제와 다르게 표현되는 경우가 많습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 색상 보정(Color Correction) 과 화이트 밸런스(White Balance) 기법이 사용됩니다. 본 글에서는 Python과 OpenCV를 활용해 색상 보정과 화이트 밸런스를 적용하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.색상 보정이란?색상 보정(Color Correction)은 이미지의 색감 왜곡을 최소화하여 실제 색상에 가깝게 조정하는 과정입니다. 이는 사진, 영상, 의료 이미지, 산업용 비전 등 다양한 분야에서 필수적으로 수행됩니다. 색상 보정의 주요 목표는 RGB 채널의.. 더보기 Mobile CV 최적화: 경량화 및 지연 시간 개선 모바일 환경에서의 컴퓨터 비전 기술 발전최근 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 기술은 자율주행, 증강현실(AR), 얼굴 인식, 실시간 객체 추적 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 하고 있습니다. 하지만 이러한 기술을 모바일 환경에서 구현하기 위해서는 데스크톱이나 서버급 GPU에서 수행되는 연산을 제한된 자원 내에서 처리해야 하는 과제가 존재합니다.모바일 기기는 CPU, GPU, 메모리, 전력 소모 모두 제한적이므로, 고성능 딥러닝 모델을 그대로 사용할 경우 지연 시간(latency) 이 증가하고, 배터리 소모량이 급격히 늘어납니다. 따라서 경량화 모델 설계와 지연 시간 최적화는 모바일 CV 시스템의 성능을 결정하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.모델 경량화의 필요성과 핵심 접근법모바일 CV.. 더보기 Edge-based CV: Jetson Nano를 활용한 핸드 제스처 인식 인공지능과 엣지 컴퓨팅의 결합 — Jetson Nano의 역할인공지능(AI)은 더 이상 클라우드 환경에만 의존하지 않는다. 데이터 처리 속도, 보안, 실시간 반응성의 중요성이 높아지면서 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 이 새로운 패러다임으로 부상하고 있다. 특히 NVIDIA의 Jetson Nano는 저전력, 소형, 고성능의 특성을 갖춘 엣지 AI 플랫폼으로, 컴퓨터 비전(Computer Vision, CV) 분야에서 다양한 응용이 가능하다.그중에서도 핸드 제스처 인식(Hand Gesture Recognition) 은 엣지 AI의 대표적인 응용 사례로 꼽힌다. 카메라를 통해 사용자의 손동작을 인식하고, 이를 통해 스마트 기기 제어, 로봇 인터랙션, 비접촉 UI 구현 등 다양한 기능을 수행할 수 있.. 더보기 Dense Video Captioning: 영상에 텍스트 설명 자동 생성 Dense Video Captioning이란?Dense Video Captioning은 영상의 각 시간 구간별로 상세한 텍스트 설명을 자동 생성하는 인공지능 기술입니다. 기존의 단순한 영상 캡셔닝과 달리, 영상 전체를 여러 의미 있는 구간으로 나누고 각 구간마다 독립적인 설명을 제공합니다. 이는 영상 콘텐츠의 시간적 변화와 복잡한 활동을 정확히 포착하여 사용자에게 풍부한 정보를 전달하는 고도화된 멀티모달 AI 기술입니다.Dense Video Captioning의 핵심 기술 구조시간적 구간 탐지(Temporal Localization)Dense Video Captioning의 첫 번째 단계는 영상에서 의미 있는 활동이나 이벤트가 발생하는 시간 구간을 자동으로 찾아내는 것입니다. 이를 위해 3D CNN이나 .. 더보기 Visual QA: 이미지 이해와 질의응답 결합 기술 Visual QA란 무엇인가?Visual Question Answering(VQA)는 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합한 인공지능 분야입니다. 이 기술은 주어진 이미지를 분석하고, 해당 이미지에 대한 질문을 자연어로 받아 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다. 단순히 이미지 속 객체를 인식하는 것을 넘어, 시각적 정보를 깊이 이해하고 추론하여 복잡한 질문에도 답할 수 있는 고도화된 AI 기술입니다.Visual QA의 핵심 구성 요소컴퓨터 비전 모듈Visual QA 시스템의 첫 번째 핵심 요소는 이미지를 분석하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)이나 최신 Transformer 모델을 활용하여 이미지 속 객체, 장면, 관계성을 파악.. 더보기 Denoising & Deblurring: 노이즈 없는 영상 복원법의 최신 기술과 응용 들어가며디지털 영상 처리에서 노이즈 제거(Denoising)와 블러 제거(Deblurring)는 가장 기본적이면서도 중요한 기술입니다. 저조도 환경, 카메라 흔들림, 센서 한계 등으로 인해 발생하는 영상 품질 저하를 복원하는 이 기술들은 의료 영상, 천체 관측, 보안 감시, 사진 복원 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 특히 최근 딥러닝 기술의 발전으로 기존 방법론의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 결과들이 나타나고 있습니다.노이즈와 블러의 이해노이즈의 종류와 특성디지털 영상에서 노이즈는 크게 가우시안 노이즈, 임펄스 노이즈, 포아송 노이즈로 분류됩니다. 가우시안 노이즈는 센서의 열적 노이즈로 인해 발생하며, 임펄스 노이즈는 전송 오류나 센서 결함으로 나타납니다. 포아송 노이즈는 광자 수의 통계.. 더보기 이전 1 2 다음
