python 썸네일형 리스트형 Python 단일 카메라 Depth Estimation (2편): OpenCV를 활용한 뎁스 노이즈 및 떨림 보정 실무 1. 끝없이 요동치는 뎁스 맵, 어떻게 제어할 것인가지난 1편에서는 라이다(LiDAR) 센서를 대체하기 위해 단일 카메라 기반의 딥러닝 Depth Estimation 모델을 산업 현장에 도입했다가 겪었던 치명적인 한계들을 다루었다. 조명의 변화나 그림자를 실제 웅덩이로 오인하는 문제도 심각했지만, 현장에서 실시간으로 시스템을 띄웠을 때 마주한 가장 큰 골칫거리는 바로 '플리커링(Flickering)' 현상이었다.동일한 위치에서 카메라와 피사체가 1mm도 움직이지 않았음에도 불구하고, 화면에 출력되는 뎁스 맵(Depth Map)의 픽셀 값은 프레임이 바뀔 때마다 미친 듯이 깜빡이고 널뛰기를 반복했다. 이런 불안정한 날것의 데이터(Raw Data)를 로봇 팔의 거리 제어 알고리즘이나 물체 인식 트리거(Tri.. 더보기 산업용 데이터 자동화: 비정형 데이터 수집부터 AI 분석 최적화까지, 파이썬 기반 실전 전략 1. 도입: 이론과 현장의 괴리산업 현장에서는 다양한 종류의 데이터가 쏟아져 나온다. IoT 센서의 실시간 값, 장비 로그, 생산 라인의 비전 데이터, 심지어 외부 시장 동향까지, 이 모든 정보는 기업의 의사결정에 중요한 영향을 미친다. 연구실에서 구현하는 깔끔한 데이터 파이프라인은 이론적으로 완벽해 보이지만, 실제 현장에서는 예측 불가능한 변수들이 존재한다. 통신 지연, 불규칙한 데이터 형식, 급작스러운 노이즈 유입 등은 자동화 시스템 구축의 걸림돌이 되곤 한다. 특히 대규모 데이터에 AI 분석을 접목할 경우, 처리 비용과 속도 또한 무시할 수 없는 현장의 한계로 다가온다. 2. 현장에서 발생한 치명적인 에러/한계제이윤이엔지에서 구축한 한 산업용 데이터 분석 시스템 역시 이러한 문제에 직면했다. 이 시.. 더보기 Python 단일 카메라 기반 Depth Estimation 도입기: 라이다(LiDAR) 없이 거리 측정이 가능할까? 1. 도입: 고가의 3D 센서를 소프트웨어로 대체하려는 시도머신비전 설비나 로봇 비전 시스템을 설계할 때 가장 큰 고민거리 중 하나는 '공간의 깊이(Depth)와 거리'를 어떻게 측정할 것인가 하는 점입니다. 가장 확실하고 정밀한 방법은 라이다(LiDAR) 센서나 스테레오(Stereo) 카메라, 혹은 적외선 기반의 뎁스 카메라(Intel RealSense 등)를 하드웨어적으로 부착하는 것입니다. 하지만 이러한 장비들은 단가가 매우 높고, 산업 현장의 열악한 환경(진동, 분진)에서는 내구성을 담보하기 어려울 때가 많습니다.엔지니어로서 비용(Cost)을 절감하면서도 목적을 달성하기 위해 눈을 돌린 곳은 파이썬(Python) 기반의 딥러닝 기술이었습니다. 바로 평범한 2D 단일 카메라(Monocular Cam.. 더보기 Python으로 구현한 상품 수집 서버 실시간 로그 분석 및 자동 알림 시스템 1. 상품 수집 서버의 안정성이 곧 비즈니스의 수익이다해외구매대행 사업의 핵심은 수만 개의 상품 데이터를 얼마나 빠르고 정확하게 수집하느냐에 달려 있다. 나는 중국 쇼핑몰의 데이터를 24시간 수집하기 위해 파이썬 기반의 상품 수집 자동화 서버를 운영 중이다. 하지만 서버는 언제나 예기치 못한 이유로 멈출 수 있다. 네트워크 오류나 사이트 구조의 미세한 변화로 수집 스크립트가 멈췄을 때, 이를 뒤늦게 발견하는 것은 비즈니스에 있어 치명적인 기회비용 발생을 의미한다. 이를 방지하기 위해 실시간 로그 분석과 자동 알림 시스템 구축은 선택이 아닌 필수였다.2. 왜 이 기술들을 선택했는가: 설계 의도2.1. Watchdog: CPU 자원을 아끼는 이벤트 기반 감시로그를 감시하는 가장 단순한 방법은 무한 루프를 돌.. 더보기 감성돔 낚시터의 강한 햇빛, 파이썬 그림자 제거(Shadow Removal)로 AI 인식률 높이기 모바일 환경에서 낚시 앱을 테스트하다 벽에 부딪혔다.지난 주말, 대물 감성돔을 기대하며 낚시터에 나갔다. 직접 개발 중인 AI 낚시 앱으로 잡은 물고기를 촬영해 보려는데, 정오의 강한 햇빛 때문에 생긴 짙은 그림자가 문제였다.처음에는 OpenCV의 기본적인 필터링만으로도 충분히 그림자를 지울 수 있을 거라 생각했다. 실제로 실내 테스트에서는 아무 문제가 없었으니까. 그런데 막상 현장의 강한 직사광선 아래서 테스트해 보니 생각보다 한계가 분명했다. '이론적으로 완벽한 코드'와 '실제의 변수' 사이에는 꽤 큰 거리가 있었다.시작하기 전에 예상했던 것과 실제의 차이문서나 예제만 봤을 때는 구조가 단순해 보였다.예상: 그림자 영역의 밝기값(Value)만 높여주면 자연스럽게 지워질 것이다.현실: 밝기만 높이니 그.. 더보기 딸아이의 유치원 영상, 파이썬 인물 모드(Portrait Mode)로 주인공만 선명하게 만들기 유치원 행사 영상 속에서 우리 아이만 찾아내고 싶었다얼마 전 딸아이의 유치원 행사가 있었다. 아이의 소중한 순간을 담으려 카메라를 들었지만, 화면 속에는 우리 아이뿐만 아니라 수많은 사람으로 가득했다. 배경이 너무 복잡하다 보니 정작 주인공인 아이가 돋보이지 않아 속상했다.비싼 DSLR의 아웃포커싱 효과를 파이썬 코딩으로 구현할 수 없을까 고민하다가 이번 프로젝트를 시작하게 되었다. 스마트폰 기본 앱도 좋지만, 내가 직접 제어하고 튜닝하는 '인물 모드'를 만들어보고 싶었다.시작하기 전에 예상했던 것과 실제의 차이이론적으로는 간단해 보였다. 배경을 분리하고(Segmentation), 그 부분만 흐리게(Blur) 만들면 끝이라고 생각했다.예상: AI가 사람의 형태를 완벽하게 따내고 배경만 깔끔하게 날려줄 것.. 더보기 유튜브 채널 보안부터 구매대행 창고 감시까지, 파이썬 이상행동 탐지 실전 적용기 내 채널과 비즈니스를 지키기 위한 보안 시스템이 필요했다최근 '인사이트 정보' 유튜브 채널을 운영하며 보안 관련 뉴스를 자주 다루게 되었다. 뉴스를 제작하다 보니 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 실제 내 비즈니스 현장에 바로 적용할 수 있는 보안 시스템을 직접 구축해보고 싶다는 생각이 들었다. 특히 중국 구매대행 사업을 병행하며 창고나 사무실의 보안을 실시간으로 감시해야 할 필요성도 느꼈다.단순히 움직임을 감지하는 것을 넘어, '진짜 위협이 되는 행동'만 골라내는 이상행동 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘에 관심을 갖게 된 이유다.시작하기 전에 예상했던 것과 실제의 차이이론적으로는 간단해 보였다. 평소와 다른 움직임이 포착되면 알림을 주면 된다고 생각했다.예상: AI가 사람의 비정상적인.. 더보기 이전 1 다음
