python 이미지 처리 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 텍스트 추출(OCR) 및 후처리 자동화 정확한 데이터 추출이 중요한 시대에서 OCR(Optical Character Recognition)은 단순한 문자 인식 기술을 넘어, 문서 자동화·업무 효율화·AI 기반 데이터 파이프라인의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. Python은 다양한 OCR 엔진(Pytesseract, EasyOCR, PaddleOCR)과 이미지 처리 라이브러리(OpenCV)를 통해 강력한 OCR 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원한다.이 글에서는 Python 기반 OCR 기술, 이미지 전처리 기법, 정확도 향상 후처리 자동화 방법, 그리고 필자가 실제 프로젝트에서 겪은 실전적 인사이트를 중심으로 깊이 있게 설명한다.1. OCR이란 무엇이며 왜 중요한가?OCR은 이미지나 스캔 문서에서 텍스트를 자동으로 추출하는 기술이다.최근에는 .. 더보기 Python으로 이미지에서 색상 히스토그램(Color Histogram) 분석 및 시각화 정확한 이미지 분석의 출발점은 ‘색을 이해하는 것’이다. 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 많은 기술들이 점점 복잡해지고 있지만, 색상 히스토그램(Color Histogram) 은 여전히 강력한 기초 도구로 사용된다. 오히려 최근 딥러닝 기반 이미지 처리 파이프라인에서도 색상 히스토그램은 사전 분석(Pre-analysis), 데이터셋 점검, 이미지 특징 검증 등 다양한 단계에서 재조명되고 있다.본 글에서는 단순한 기술 설명을 넘어, 내가 실제 프로젝트(예: 품질 검사, 아트워크 데이터 마이닝, 이미지 검색 시스템 구축)에서 색상 히스토그램을 활용하면서 얻은 실전 경험과 분석 전략을 기반으로 깊이 있는 내용을 다뤄본다. 1. 색상 히스토그램이 중요한 이유히스토그램은 이미지에서 특정 색상이 얼마나 많이 등장하는.. 더보기 Python으로 이미지에서 윤곽선(Contours) 탐지 및 분석 이미지 처리 분야에서 객체를 이해하는 과정은 결국 “경계를 어떻게 찾고 해석하느냐”에 달려 있다. 그 경계를 가장 직관적으로 표현하는 기술이 바로 윤곽선(Contours) 탐지다. 윤곽선은 단순한 선의 집합이 아니라, 이미지 속 객체의 모양(shape), 면적(area), 둘레(perimeter), 방향(orientation)을 수학적으로 분석할 수 있게 해주는 핵심 데이터 구조다.실제로 필자는 산업용 검사, 포즈 추정 사전 처리, 웹 기반 이미지 분석 API 개발 과정에서 윤곽선 기반 객체 분석을 적극적으로 사용해왔다. 특히 딥러닝 모델이 놓치는 부분을 윤곽선 기반 로직이 보완한 사례도 많았다. 이번 글에서는 단순 코드 모음이 아닌, 실제 응용 중심의 윤곽선 분석 방법을 깊이 있게 정리해 보았다. 1.. 더보기 Python + OpenCV로 얼굴 인식 시스템 만들기: 단계별 튜토리얼 Python과 OpenCV는 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 조합이며, 특히 얼굴 인식 분야에서는 사실상 표준에 가깝다고 할 수 있습니다. 많은 개발자들이 얼굴 인식 시스템을 만들 때 단순히 예제 코드를 따라 하지만, 실제로 “현업 수준”의 얼굴 인식 시스템을 구축하려면 데이터 품질, 전처리 방식, 모델 선택, 환경 설정 같은 세부 요소에서 상당한 차이가 발생합니다. 이 글에서는 단순 튜토리얼을 넘어, 필자가 경험적으로 발견한 실전 팁과 구현 과정에서 자주 발생하는 문제까지 함께 설명해 더 깊이 있는 학습이 될 수 있도록 구성했습니다. 1. 얼굴 인식의 기본 개념 이해하기얼굴 인식(Face Recognition)은 크게 세 단계로 이루어집니다.1) 얼굴 검출(Face Detection)이미지 .. 더보기 이전 1 다음
