Python 영상 처리 썸네일형 리스트형 Python으로 실시간 스트리밍 영상 처리(Real-Time Video Processing) – WebCam 적용 1. 실시간 영상 처리는 ‘속도’ 문제가 아니라 ‘지연 누적’ 문제였다웹캠 영상을 처음 Python으로 처리했을 때 가장 크게 착각한 부분은 연산 속도였다. CPU 성능만 충분하면 실시간 처리가 가능할 것이라 생각했지만, 실제로는 프레임 하나하나가 쌓이며 지연(latency)이 누적되는 구조적 문제가 더 치명적이었다. 처리 속도가 조금만 느려져도 화면은 즉시 끊겼다.2. 웹캠 입력은 항상 불안정하다는 가정부터 시작해야 했다같은 코드라도 노트북 내장 카메라, USB 웹캠, 캡처 카드에서 모두 다르게 동작했다. 프레임 해상도, 기본 FPS, 색상 포맷이 제각각이었다. 그래서 입력 단계에서부터 카메라가 준 정보를 그대로 믿지 않는 설계가 필요했다. 실시간 시스템에서는 “명시적으로 설정하지 않은 값은 항상 변한.. 더보기 Python으로 영상에서 그림자 제거(Shadow Removal) 및 품질 향상 실무 가이드 1. 영상 분석의 보이지 않는 방해꾼, 그림자와의 사투컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 우리가 마주하는 데이터는 언제나 실험실처럼 깨끗하지 않습니다. 특히 야외에서 수집된 CCTV 데이터나 자율주행 영상에서 가장 다루기 까다로운 요소 중 하나가 바로 그림자입니다. 사람의 뇌는 그림자를 물체의 부속물이나 단순한 빛의 가림으로 자연스럽게 인식하지만, 픽셀의 변화값을 계산하는 컴퓨터 알고리즘에게 그림자는 객체의 형태를 왜곡하고 경계선을 무너뜨리는 치명적인 노이즈입니다.필자는 과거 스마트 시티 관제 시스템 프로젝트를 진행하며 객체 탐지 모델의 정확도가 주간 특정 시간대에만 급격히 떨어지는 현상을 목격했습니다. 원인을 분석해 보니, 태양 고도에 따라 길게 늘어진 그림자가 보행자와 하나로 묶여 인식되거나, 그림자 .. 더보기 Python으로 영상에서 객체 간 충돌 감지(Collision Detection) 구현 충돌 감지(Collision Detection)는 게임 엔진이나 로봇 제어, 산업 자동화에서 널리 사용되는 기술이지만, 최근에는 컴퓨터 비전 기반 영상 처리에서도 중요하게 다뤄지고 있다. 객체들이 서로 가까워지거나 실제로 접촉할 때 이를 자동으로 감지하는 기능은 자율주행 차량, 작업자 안전 시스템, CCTV 분석, 스포츠 경기 분석 등 다양한 분야에서 활용된다. 본 글에서는 Python과 OpenCV 기반으로 충돌 감지 개념을 심층적으로 다루고, 실무 프로젝트에서 겪은 실제 문제 해결 경험을 중심으로 독창적인 시각으로 설명한다.객체 간 충돌 감지의 핵심 개념영상에서 충돌을 감지한다는 것은 결국 “두 객체의 경계가 겹치는 시점을 수학적으로 판단하는 과정”이다. 여기에는 여러 방식이 있으며 상황에 따라 적합.. 더보기 Python으로 이미지에서 텍스처 분석(Texture Analysis) 및 특징 추출 이미지 처리 분야에서 텍스처(Texture)는 단순한 표면 패턴을 넘어, 사물의 재질과 형태적 특성을 파악하는 중요한 단서로 쓰인다. 제조·검사 산업에서는 금속 표면의 스크래치 검사, 반도체 웨이퍼 패턴 분석, 섬유 조직 판별, 목재 등급 판정처럼 텍스처가 핵심 역할을 하는 경우가 많다. 그동안 필자는 여러 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하면서 텍스처 분석이 단순한 이미지 필터링을 넘어, 실제 머신러닝과 딥러닝의 정확도에 큰 영향을 미친다는 것을 체감했다. 특히 Python 환경에서 다양한 텍스처 분석 기법을 조합하면 데이터가 부족해도 높은 식별 성능을 확보할 수 있었는데, 이 부분은 많은 개발자가 간과하는 영역이기도 하다.아래에서는 Python 기반으로 텍스처 분석 및 특징 추출을 구현하는 과정과 함께, .. 더보기 Python으로 이미지 색상 보정(Color Correction) 및 화이트 밸런스 적용 이미지 처리 분야에서 색상 보정(Color Correction)과 화이트 밸런스(White Balance)는 더 이상 전문가만의 영역이 아니다. Python의 OpenCV, NumPy, scikit-image 같은 라이브러리를 적절히 활용하면 일반 사용자도 실제 촬영 환경에 가까운 자연스러운 색감을 복원할 수 있다. 특히 RAW 이미지가 아닌 스마트폰·CCTV·산업용 카메라 이미지에서도 충분한 개선 효과를 얻을 수 있어, 업계에서 활용성이 점점 높아지고 있다. 이 글에서는 단순 기능 소개를 넘어, 실제 프로젝트 경험에서 얻은 통찰을 기반으로 색상 보정 전략을 깊이 있게 정리한다.1. 이미지 색상 보정이 필요한 이유색상은 단순한 미적 요소가 아니라 정보를 전달하는 중요한 매개체다. 그러나 촬영 환경은 예측.. 더보기 Python에서 이미지 필터 및 변환(Image Filters) 라이브러리 제작 – 나만의 커스텀 비전 도구 만들기 Python으로 이미지 처리 프로젝트를 반복하다 보면, 매번 비슷한 필터나 전처리 코드를 다시 작성하는 경험을 하게 된다. OpenCV, Pillow 같은 라이브러리가 강력하긴 하지만, 실무에서 “정말 자주 쓰는 기능”만 따로 모아 재사용 가능한 나만의 이미지 필터 라이브러리를 만드는 것이 생산성을 크게 높여준다.필자는 영상 분석·머신러닝 실무를 하면서 수백 번의 이미지 전처리 루틴을 반복했고, 결국 Python 기반으로 Custom Image Filter Library를 구축해 프로젝트마다 자동화된 전처리 파이프라인을 구성할 수 있게 되었다.이번 글에서는 단순 기능 소개를 넘어 실제 프로젝트에 기반한 설계 철학, 최적화 전략, 그리고 Python에서 이미지 필터 라이브러리를 ‘직접 제작’하며 마주하게 .. 더보기 Python + OpenCV로 얼굴 인식 시스템 만들기: 단계별 튜토리얼 Python과 OpenCV는 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 조합이며, 특히 얼굴 인식 분야에서는 사실상 표준에 가깝다고 할 수 있습니다. 많은 개발자들이 얼굴 인식 시스템을 만들 때 단순히 예제 코드를 따라 하지만, 실제로 “현업 수준”의 얼굴 인식 시스템을 구축하려면 데이터 품질, 전처리 방식, 모델 선택, 환경 설정 같은 세부 요소에서 상당한 차이가 발생합니다. 이 글에서는 단순 튜토리얼을 넘어, 필자가 경험적으로 발견한 실전 팁과 구현 과정에서 자주 발생하는 문제까지 함께 설명해 더 깊이 있는 학습이 될 수 있도록 구성했습니다. 1. 얼굴 인식의 기본 개념 이해하기얼굴 인식(Face Recognition)은 크게 세 단계로 이루어집니다.1) 얼굴 검출(Face Detection)이미지 .. 더보기 이전 1 다음
