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Python컴퓨터비전

Python으로 영상 기반 감정 인식(Emotion Recognition) – 미디어/마케팅 응용 1. 감정 인식 프로젝트는 정확도보다 “쓸 수 있느냐”에서 성패가 갈렸다영상 기반 감정 인식을 처음 도입했을 때 목표는 명확했다. 시청자의 감정을 정확히 분류하는 것이었다. 그러나 실제 미디어 환경에서는 감정 분류 정확도가 높아도, 마케팅 의사결정에 연결되지 않으면 의미가 없었다. 결국 문제는 모델이 아니라, 결과를 어떻게 해석하고 사용할 것인가였다.2. 미디어 영상에서 얼굴은 생각보다 잘 보이지 않았다광고나 콘텐츠를 시청하는 사용자는 정면을 응시하지 않는다. 고개를 돌리거나, 화면에서 멀어지거나, 조명이 바뀐다. 이로 인해 얼굴 검출률 자체가 크게 흔들렸다. 감정 인식 이전에 얼굴이 안정적으로 들어오는 구간만 선별하는 로직이 필수라는 사실을 뒤늦게 깨달았다.3. 감정은 프레임 단위로 존재하지 않았다초기.. 더보기
Python으로 드론/로봇 영상에서 실시간 지형 분석(Terrain Analysis) 1. 드론·로봇 지형 분석에서 가장 먼저 깨진 가정은 ‘영상이 안정적일 것’이라는 생각이었다지형 분석을 처음 설계할 때는 카메라가 수평을 유지하고, 프레임 간 변화도 완만할 것이라 가정했다. 그러나 실제 드론 영상은 진동, 롤·피치 변화, 고도 변화가 동시에 발생한다. 이로 인해 정지 이미지 기반 지형 분석 로직은 실시간 환경에서 즉시 붕괴되었다. 결국 문제는 지형 인식이 아니라, 입력 영상의 불안정성을 어떻게 흡수하느냐였다.2. 실시간 지형 분석의 핵심은 ‘정확도’보다 ‘지속성’이었다처음에는 한 프레임에서 최대한 많은 지형 정보를 뽑아내려 했다. 하지만 프레임마다 결과가 요동치면서 상위 제어 로직이 오히려 혼란을 겪었다. 이후 접근 방식은 바뀌었다. 프레임 단위 정확도보다, 연속 프레임에서 해석 가능한.. 더보기
연구실 밖으로 나온 AI: 실제 농가 현장에서의 파이썬 병해충 탐지 시스템 구축과 데이터 불균형 극복기 연구실 밖으로 나온 AI: 실제 농가 현장에서의 파이썬 병해충 탐지 시스템 구축과 데이터 불균형 극복기1. 들어가며: 왜 깨끗한 '식물 도감' 사진으로는 농사를 망칠까?전 세계적으로 매년 병해충으로 인해 손실되는 식량 작물은 전체 생산량의 20~40%에 달합니다. 조기 발견만이 유일한 해결책이지만, 넓은 밭을 농부 혼자 매일 살피는 것은 불가능에 가깝습니다.많은 개발자들이 이 문제를 해결하기 위해 Python과 딥러닝(CNN)을 공부합니다. 인터넷에는 'PlantVillage'와 같이 잘 정제된 데이터셋을 이용한 99% 정확도의 튜토리얼이 넘쳐납니다. 하지만 이런 '연구실 모델'을 실제 밭에 가져가면 무용지물이 된다는 사실을 알고 계신가요?실제 농장은 조명이 일정하지 않고, 잎사귀에는 흙이나 물방울이 묻.. 더보기
실전 리테일 분석: Python과 CCTV로 고객의 숨은 니즈를 파악하는 행동 분석 시스템 구축기 1. 들어가며: POS 데이터가 말해주지 않는 고객의 '진짜' 마음오프라인 소매점(리테일) 운영자들의 가장 큰 고민은 무엇일까요? "오늘 얼마나 팔렸나"는 POS 시스템으로 알 수 있지만, **"고객이 왜 이 상품은 그냥 지나쳤을까?", "매장의 어떤 구역이 가장 붐비지만 실속은 없을까?"**와 같은 질문에는 답을 얻기 어렵다는 점입니다.온라인 쇼핑몰이 마우스 클릭 하나하나를 추적하듯, 오프라인 매장에서도 고객의 발걸음을 데이터화할 수 있다면 어떨까요? 이번 포스팅에서는 Python과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 매장 내 CCTV 영상을 분석하고, 단순한 유동인구 카운팅을 넘어 고객의 체류 시간(Dwell Time)과 관심 구역(Hotspot)을 시각화하는 소비자 행동 분석 시스템 구축 과정을 공유합니다.. 더보기
실전 Python 프로젝트: 지능형 주차장 빈자리 감지 시스템 구축과 조명 변화 극복기 1. 들어가며: 빈 주차 공간, 왜 카메라로 찾기 어려울까?도심 속 주차난은 어제오늘 일이 아닙니다. 운전자들은 빈자리를 찾아 주차장을 몇 바퀴씩 돌곤 합니다. "CCTV로 빈자리를 자동으로 알려주면 얼마나 좋을까?"라는 단순한 아이디어에서 이 프로젝트는 시작되었습니다.하지만 막상 Python과 OpenCV를 들고 실제 주차장 영상에 도전해 보니, 현실은 튜토리얼과 달랐습니다. 주차된 차량은 움직이지 않기 때문에 일반적인 '모션 감지'로는 잡아낼 수 없었고, 시간대에 따라 변하는 햇빛과 그림자는 빈자리를 차량으로 오인하게 만드는 주범이었습니다.이번 포스팅에서는 실제 주차장 CCTV 영상을 활용해 차량 유무를 정확히 판단하는 지능형 주차 관제 시스템을 구축하면서 겪었던 기술적 난관과 해결 과정을 공유합니다.. 더보기
실전 Python DMS 구현: 졸음운전 방지를 위한 눈 깜빡임 감지(EAR) 알고리즘 최적화 1. 들어가며: 단순한 안면 인식을 넘어 생명을 지키는 기술로최근 자율주행 2~3단계 차량이 보급되면서 가장 주목받는 기술 중 하나가 바로 **운전자 모니터링 시스템(Driver Monitoring System, DMS)**입니다. 단순히 카메라로 얼굴을 비추는 것을 넘어, 운전자가 전방을 주시하고 있는지, 혹은 졸음으로 인해 위험한 상태인지를 실시간으로 판단해야 합니다.저 역시 장거리 운전 시 발생할 수 있는 아찔한 상황을 방지하고자 이 프로젝트를 시작했습니다. 하지만 오픈소스 코드를 그대로 실행했을 때, 안경을 쓴 상태에서의 인식 오류나 야간 운전 시의 저조도 문제 등 실무적인 한계가 분명했습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 한계점들을 어떻게 극복하고, 실제 차량 환경에서 쓸 만한 수준으로 로직을 고도.. 더보기
Python으로 얼굴 인페인팅(Face Inpainting) – 손상된 이미지 복원 1. 얼굴 인페인팅이 실무에서 필요해진 현실적인 배경얼굴 인페인팅(Face Inpainting)은 흔히 오래된 사진 복원이나 AI 이미지 편집 기술로 소개된다. 하지만 실제 현장에서 이 기술이 필요해진 계기는 훨씬 현실적이다. 필자가 참여했던 프로젝트에서는 고객 프로필 이미지, 신분 확인 이미지, 영상 썸네일 등에서 얼굴 일부가 가려지거나 손상된 데이터가 대량으로 발생했다.마스크, 손, 물체 가림, 압축 손실, 촬영 오류 등으로 인해 얼굴의 핵심 영역이 깨진 이미지들은 재촬영이 불가능한 경우가 많았다. 이때 인페인팅은 ‘보정 기술’이 아니라 데이터 활용률을 살리기 위한 공정 기술로 작동했다.2. 얼굴 인페인팅을 바로 적용하면 실패하는 이유초기에 범용 인페인팅 모델을 그대로 적용했을 때 결과는 기대와 달랐.. 더보기
Python으로 이미지에서 반사/글레어 제거(Reflection Removal) 기법 1. 반사 제거는 ‘화질 개선’ 문제가 아니라 ‘데이터 포기 기준’의 문제다이미지에서 반사(Reflection)나 글레어(Glare)를 제거하는 문제를 처음 접했을 때, 나는 이것을 단순한 전처리 문제로 생각했다. 밝게 튄 영역을 줄이고, 원래 배경을 복원하면 되는 작업이라고 판단했다. 그러나 실제 공정에 적용하면서 깨달은 점은, 반사 제거는 얼마나 복원할 것인가보다, 어디까지를 포기할 것인가를 결정하는 문제라는 사실이었다. 특히 유리 쇼케이스, 스마트폰 화면, 차량 전면 유리처럼 반사가 구조적으로 발생하는 환경에서는 “완전 제거”라는 목표 자체가 비현실적이었다.2. 현장에서 가장 먼저 무너진 가정: 반사는 노이즈가 아니다초기 구현에서는 반사를 노이즈처럼 다뤘다. 밝기 임계값을 기준으로 마스킹하고, 주변.. 더보기

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