ai 영상 분석 썸네일형 리스트형 Python으로 영상에서 다중 언어 환경 OCR(Multilingual OCR) 구현 실제 현장에 바로 쓸 수 있는 실무 가이드세계화된 콘텐츠와 다국적 문서가 넘쳐나는 시대에, 한 언어만 읽는 OCR으로는 부족하다. 영상이나 스캔 이미지 속에서 여러 언어가 섞여 있는 경우가 빈번하고, 단일 언어용 OCR을 여러 번 호출하는 방식은 비효율적이다. Python을 활용해 다중 언어 환경에서 안정적으로 텍스트를 추출하고, 후처리까지 자동화하는 시스템은 실제 서비스나 업무 자동화에서 큰 가치를 가진다.이 글에서는 단순히 여러 언어를 지원하는 OCR 엔진을 나열하는 수준을 넘어서, 필자가 여러 프로젝트에서 겪은 문제, 데이터 준비, 전처리-후처리 전략, 성능 안정화 팁까지 한 번에 정리한다. 영상 기반 시스템을 구성하려는 개발자나 연구자에게 현실적으로 유용한 안내가 될 것이다.1. 다중 언어 OCR.. 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 컬러 기반 객체 추적(Color Based Object Tracking) 튜토리얼 컬러(Color)는 가장 오래되었지만 지금도 강력한 객체 추적 요소 중 하나다. 특히 특정 대상이 일정한 색상을 유지하는 상황이라면 복잡한 딥러닝 모델 없이도 Python만으로 가볍고 빠른 객체 추적 시스템을 구축할 수 있다. 본 글에서는 색상 기반 객체 추적의 개념부터 Python 실습 흐름, 그리고 내가 실제 프로젝트에서 경험했던 최적화 팁까지 포함해 깊이 있게 설명한다.컬러 기반 객체 추적의 개념 이해비전(Computer Vision) 기술에서 “색상 정보는 안정적인 시그널”로 평가된다. 이는 객체의 모양, 밝기, 그림자, 크기 등이 변해도 일정 수준의 색상 특성은 유지되기 때문이다.컬러 기반 추적은 다음과 같은 흐름으로 동작한다.특정 색상의 범위(Threshold)를 정의프레임에서 이 색상에 해당.. 더보기 이전 1 다음
