Computer Vision Python 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지 검색(Content-based Image Retrieval) 시스템 구축 이미지 특징 기반 검색의 원리부터 실전 구축까지현대의 디지털 환경에서 이미지는 더 이상 단순한 미디어 요소가 아니라 중요한 데이터 자원으로 자리 잡았다. 전자상거래, 포털 검색, 아카이브 관리, 패션 리테일, 의료 영상 등 다양한 산업에서 사용자는 키워드가 아닌 이미지를 기준으로 비슷한 이미지를 찾는 기능, 즉 Content-based Image Retrieval(CBIR) 시스템을 요구하고 있다. Python은 이러한 시스템을 구축하는 데 가장 강력한 언어 중 하나이며, 최신 머신러닝 및 딥러닝 기술을 쉽게 적용할 수 있는 생태계를 제공한다.아래에서는 CBIR의 핵심 개념부터 Python으로 시스템을 구축하는 실제 과정, 그리고 오랜 개발 경험에서 얻은 프랙티컬한 통찰을 정리해 본다.1. 이미지 검색(.. 더보기 Python에서 딥러닝 기반 이미지 분류(Image Classification) – Keras/TensorFlow 사용법 서론: 이미지 분류의 현재와 Python의 역할딥러닝 기반 이미지 분류는 이제 더 이상 연구실 전유물이 아니다.스마트폰 앱, e-커머스, 제조 품질 검사, 의료 영상, 자율주행 — 거의 모든 산업에서 이미지 분류 모델이 사용된다.Python은 풍부한 라이브러리와 커뮤니티 덕분에, 딥러닝 이미지 분류를 가장 쉽게 접근할 수 있는 언어다. 특히 TensorFlow와 Keras 조합은 배우기 쉽고, 프로덕션에서도 충분한 성능을 보여준다.나는 과거 여러 프로젝트에서 Keras/TensorFlow 기반 분류 모델을 사용해봤고, 단순한 튜토리얼 이상의 실무적 통찰을 얻을 수 있었다. 이 글에서는 단순한 코드 예제 중심이 아니라, 현실에서 마주친 문제와 최적화 팁까지 포함해 깊이 있게 정리하려 한다.1. 기본 구조 .. 더보기 이전 1 다음
