Python 영상 AI 썸네일형 리스트형 Python으로 영상에서 객체 분류 + 태깅(Classification + Tagging) 자동 워크플로우 영상 데이터는 더 이상 ‘단순 감시용 기록’이 아니다. 기업, 제조, 유통, 스마트 시티 등 다양한 산업에서는 영상 정보를 활용해 자동 분류(Classification), 객체 태깅(Tagging), 메타데이터 생성까지 자동화하려는 흐름이 빠르게 확산되고 있다. 특히 Python은 딥러닝 모델과 OpenCV, TensorFlow, PyTorch 등의 생태계를 기반으로 객체 분류 + 태깅 자동 워크플로우를 구축하기에 가장 적합한 언어로 평가받는다.본 글에서는 단순 코드 예제를 넘어, 실제 프로젝트에서 얻은 경험과 문제 해결 전략을 바탕으로 현장에서 바로 적용할 수 있는 자동 태깅 워크플로우 구축 방법을 자세히 다룬다.객체 분류 + 태깅 자동화가 중요한 이유영상 기반 시스템에서 태깅은 단순한 부가 기능이 아.. 더보기 Python으로 실시간 비디오 흐름에서 객체 궤적 시각화(Tracking Trajectory Visualization) 완벽 가이드 실시간 비디오 분석 기술이 발전하면서 “객체가 어디에 있었고 어디로 이동했는가?”를 시각적으로 표현하는 객체 궤적(Tracking Trajectory) 기능은 다양한 산업에서 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 특히 보안 시스템, 스포츠 경기 분석, 군사 감시, 로봇 SLAM, 자율주행 같은 분야에서 객체의 궤적은 단순한 Tracking보다 훨씬 더 중요한 의미를 가진다.이번 글에서는 Python을 기반으로 실시간 영상에서 객체의 궤적을 정확하고 자연스럽게 시각화하는 방법을 설명한다. 그리고 내가 실제 프로젝트를 진행하면서 경험한 문제점과 해결 방식까지 녹여낸 독창적인 콘텐츠로 구성했다. 단순히 코드를 설명하는 방식이 아니라, 궤적 시각화에서 왜 흔히 문제가 생기고 어떻게 개선했는지를 중심으로 깊이 있는 내용.. 더보기 이전 1 다음
