Python영상처리 썸네일형 리스트형 Python으로 열화상(Thermal Imaging) 분석 – 보안/산업 응용 1. 열화상 분석을 처음 현장에 투입했을 때의 착각열화상 카메라는 흔히 “어둠에서도 사람을 본다”는 이미지로 설명된다. 나 역시 초기에는 조명이 사라진 환경에서 가시광 카메라를 대체할 수 있는 완성형 센서라고 생각했다. 그러나 실제 보안·산업 현장에 투입해보니, 열화상은 시야를 넓혀주기보다는 판단 기준을 훨씬 더 까다롭게 만드는 센서였다. 특히 무인 설비, 야간 외곽 시설, 밀폐된 공정 구간에서는 기대했던 단순함이 전혀 나타나지 않았다.2. 가장 먼저 문제가 된 변수는 ‘온도’가 아니었다열화상 분석에서 가장 먼저 무너진 가정은 “온도 차이만 있으면 객체를 구분할 수 있다”는 생각이었다. 실제로는 절대 온도보다 **온도의 변화 속도와 잔열(residual heat)**이 훨씬 더 큰 변수가 되었다. 낮 동.. 더보기 Python으로 이미지 생성 모델(Image Generation)과 영상 편집(Editing) 자동화 1. 이미지 생성과 영상 편집 자동화가 공정 기술로 진화한 배경이미지 생성 모델과 영상 편집 자동화는 종종 콘텐츠 제작 도구로만 인식된다. 그러나 실제 현장에서 이 기술을 사용해 보면, 이는 창작 도구라기보다 공정 안정화 기술에 가깝다.필자가 자동화 파이프라인을 처음 설계했을 때 가장 큰 문제는 “결과물 품질”이 아니라 작업 편차였다. 사람이 개입할수록 결과는 좋아질 수 있지만, 동시에 재현성은 급격히 떨어진다. 자동화의 목적은 최고 품질이 아니라 항상 일정한 품질을 유지하는 것이다.2. 이미지 생성 모델을 바로 쓰면 실패하는 이유많은 사례에서 이미지 생성 모델은 바로 실무에 투입된다. 하지만 실제로는 거의 항상 문제가 발생한다.조명 방향이 달라지고, 배경 톤이 바뀌며, 같은 프롬프트에서도 결과가 달라진.. 더보기 Python으로 동영상 압축 및 해상도 자동 조정(Video Compression Automation) 1. 동영상 압축 자동화는 저장공간 문제가 아니었다처음 이 작업을 시작한 이유는 단순했다. 영상 데이터가 너무 빠르게 쌓였고, 저장 비용이 감당되지 않았다. 하지만 Python으로 동영상 압축 자동화를 붙이자마자 깨달았다. 문제의 본질은 용량이 아니라 **“어디에서 재생되느냐”**였다. 같은 영상이라도 모바일, 데스크톱, 사내 뷰어에서 요구하는 조건이 전부 달랐다.2. 해상도를 고정하면 반드시 문제가 생긴다초기에는 모든 영상을 1080p로 통일했다. 결과는 명확했다. 모바일에서는 과도한 트래픽, 저사양 단말에서는 프레임 드랍, 내부 시스템에서는 디코딩 지연이 발생했다. 이때부터 해상도는 고정값이 아니라 입력 영상과 목적에 따라 변해야 하는 변수라는 사실을 받아들이게 되었다.3. 압축률보다 중요한 것은 프.. 더보기 Python으로 CCTV 영상에서 이상행동(Anomaly Detection) 탐지 – 실전 알고리즘 개념부터 구현 전략까지CCTV 기반의 이상행동 탐지(Anomaly Detection)는 스마트 시티, 보안 시스템, 무인 매장, 산업 현장 등 다양한 환경에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 과거에는 단순한 움직임 감지(Motion Detection) 수준이었지만, 지금은 장면의 ‘정상 패턴’을 학습하고 그와 다른 행동을 ‘이상 행위’로 자동 판단하는 방식으로 발전했습니다. 본 글에서는 Python을 활용해 CCTV 영상에서 이상행동을 탐지하는 전체 워크플로우를 전문적이고 실무 중심의 시각에서 분석합니다. 여러 실험을 진행하며 느낀 난관과 해결 팁도 함께 정리해, 단순 튜토리얼에서 볼 수 없는 깊이 있는 내용을 제공합니다.1. 이상행동 탐지란 무엇인가?이상행동 탐지(Anomaly Dete.. 더보기 이전 1 다음
