Python컴퓨터비전 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 배경 제거(Background Removal) 및 합성 1. 배경 제거는 생각보다 ‘합성’에서 무너진다Python으로 배경 제거를 처음 구현했을 때는 객체만 정확히 분리되면 성공이라고 생각했다. 그러나 실제 서비스나 자동화 공정에서는 배경 제거보다 합성 단계에서의 어색함이 훨씬 더 큰 문제였다. 테두리가 깨지거나, 빛 방향이 맞지 않거나, 해상도 스케일이 어긋나는 순간 결과물 전체의 신뢰도가 급격히 떨어졌다. 이때부터 배경 제거는 단일 기술이 아니라 전처리·후처리를 포함한 공정 문제로 인식하게 되었다.2. 현장에서 가장 먼저 발생한 문제는 경계선(Edge) 품질이었다대부분의 배경 제거 실패는 객체 내부가 아니라 경계선에서 발생했다. 특히 머리카락, 반투명 소재, 그림자가 있는 영역은 어떤 모델을 써도 깔끔하게 떨어지지 않았다. 이 문제를 모델 교체로 해결하려.. 더보기 Python으로 이미지 노이즈 제거(Denoising) 및 선명도 향상 실전 가이드 1. 노이즈 제거를 ‘깨끗하게 만드는 작업’으로 오해했던 시작Python으로 이미지 노이즈 제거를 처음 다룰 때, 목표는 명확했다. 최대한 깨끗하고 선명한 이미지를 만드는 것. 하지만 실전에서 이 기준은 거의 항상 문제를 만들었다. 특히 CCTV, 산업용 카메라, 모바일 촬영 이미지에서는 노이즈와 정보가 서로 얽혀 있었다. 노이즈를 강하게 제거할수록 정작 필요한 디테일까지 함께 사라지는 상황이 반복되었다.2. 가장 많이 발생한 실패: 선명하지만 쓸 수 없는 이미지현장에서 가장 많이 폐기된 결과는 “보기에는 깔끔한데 판단은 불가능한 이미지”였다. 엣지는 흐려지고, 미세한 패턴은 뭉개졌다. 사람이 보기엔 좋아 보였지만, 분석·검출·식별 단계에서는 오히려 원본보다 성능이 떨어졌다. 이때 깨달은 점은 명확했다... 더보기 Python으로 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) – U-Net 모델 따라하기 1. U-Net을 처음 구현했을 때의 가장 큰 오해U-Net은 이미지 세그멘테이션의 교과서처럼 소개된다. Encoder–Decoder 구조, Skip Connection, 픽셀 단위 예측까지 모두 명확하다. 처음 Python으로 U-Net을 구현했을 때도 학습은 잘 되었고, 검증 데이터에서도 성능은 나쁘지 않았다. 문제는 실제 공정 이미지에 적용하는 순간 발생했다. 결과는 분명 “나뉘어” 있었지만, 현장에서 쓸 수 있는 분할은 아니었다.2. 세그멘테이션이 실패하는 지점은 객체 내부가 아니었다실패의 대부분은 객체 내부가 아니라 **경계(boundary)**에서 발생했다. 경계가 흔들리거나, 미세하게 어긋나거나, 프레임마다 요동쳤다. 공정 라인에서는 이 미세한 차이가 곧바로 불량 판정이나 후속 로직 오류로 .. 더보기 이전 1 2 다음
