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Kurly Dev Blog Comment Repository
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blog/kurly_review_image_detection/ #62

Open utterances-bot opened 7 months ago

utterances-bot commented 7 months ago

고객에게 뚜렷한 경험을: 컬리의 후기 이미지 처리 기술 - 컬리 기술 블로그

http://thefarmersfront.github.io/blog/kurly_review_image_detection/

amebahead commented 7 months ago

안녕하세요 "흐릿한 이미지를 판별하기 위해 라플라시안 필터 적용하여 픽셀값 분포를 비교" 하셨다는 경험을 쉽고 재밌게 공유해주셔서 잘 읽었습니다. 읽으면서 생각하다보니 저도 흐릿한 이미지를 판별하기 위한 아이디어가 하나 문득 생각이 나서 가벼운 마음으로 댓글을 남겨봅니다 :)

아이디어의 요지는 "흐릿한 이미지를 판별하기 위해 이미지를 촬영한 카메라의 메타 정보를 파라미터로 이용하면 어떨까?" 입니다. 예를 들면 Shutter Speed Value, Brightness Value, Exposure Time, Focal Length Value 와 같은 데이터 말이죠, 이런 정보들은 촬영된 이미지가 흐릿하게 찍혔는지, 선명하게 찍혔는지에 대한 유의미한 정보를 가지고 있을 것 같습니다.

iPhone을 기준으로 보면 촬영된 이미지는 HEIF 포맷으로 저장이 되는데요, 이 포맷 안에 저장되어 있는 데이터 중 EXIF 데이터를 보면 위에 언급한 Shutter Speed Value, Brightness Value, Exposure Time, Focal Length Value 값들이 저장되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

이미지들의 EXIF 데이터를 파라미터로 흐릿한 이미지를 판별할 수 있도록 학습시켜서 모델을 만들면 결과가 어떻게 나올지도 궁금하네요

다음에도 재밌고 좋은 글 기대하겠습니다. 감사합니다

leeyc924 commented 6 months ago

감사합니다

eunjeongahn commented 5 months ago

amebahead 님 안녕하세요 좋은 의견 감사합니다!

카메라 메타 정보는 생각을 하진 못했는데 다음에 기회가된다면 말씀하신대로 모델을 한번 만들어봐도 좋을것 같네요!!

관심있게 봐주시고 의견 내주셔서 감사합니다~!

Kingnamji commented 3 months ago

안녕하세요. 좋은 글 잘 읽었습니다!

라플라시안 필터 적용 후 이미지 픽셀의 분포를 비교하는 부분의 설명을 제가 제대로 이해했다면, Plot 내 group1이 일반적인 이미지, group2가 흐린 이미지에 해당하는 것 같은데 맞을까요?