🛠️ 전처리 툴킷 소개

Git Rich

2025. 05. 25

🧭 기능 소개

현장 이미지 품질을 확인하고 개선할 수 있다.
다양한 전처리 기법을 적용할 수 있다.
슬라이더와 버튼으로 파라미터를 조정할 수 있다.

📚 기능 요약 (목차)

분류	전처리 종류
🎯 정규화 계열	Normalize, Standardize
📏 크기/형태 정리	Resize, Crop, Padding
🔁 증강 (Augmentation)	Flip, Rotate, Brightness, Noise
🌈 채널/색 변경	Grayscale, RGB to HSV
🌀 형태 강조	Histogram Equalization, CLAHE
🔉 노이즈 제거	Gaussian Blur, Median Blur
🎯 영역 조정	ROI Crop, Masking
🌐 공간 도메인 처리	Edge Detection, Dilation

🎨 주요 기능 코드 예시

✅ 1. Padding

def apply_padding(padding_type):
    if padding_type == 'Zero Padding':
        padded = cv2.copyMakeBorder(img_gray, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 0, 0])
    elif padding_type == 'Edge Padding':
        padded = cv2.copyMakeBorder(img_gray, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_REPLICATE)
    # ...
    plt.imshow(padded, cmap='gray')
    plt.title(padding_type)
    plt.axis('off')
    plt.show()

라디오 버튼으로 패딩 타입을 선택할 수 있다.
타입: Zero Padding, Edge Padding, Reflect Padding, Constant Padding
Padding 예시

✅ 2. 선형 연산 (밝기 배율 조절)

def update_brightness(factor):
    img_modified = np.clip(img_gray_crop * factor, 0, 255).astype('uint8')
    plt.imshow(img_modified, cmap='gray')
    plt.title(f'Intensity x {factor:.2f}')
    plt.axis('off')
    plt.show()

🔘 스크롤바로 밝기 조절이 가능하다 (0.1 ~ 2.0)
Brightness 조절 예시

✅ 3. Gaussian Blur

def apply_blur(method, ksize):
    if method == 'Gaussian Blur':
        blurred = cv2.GaussianBlur(img_gray, (ksize, ksize), 0)
    plt.imshow(blurred, cmap='gray')
    plt.title(f'{method} (kernel={ksize})')
    plt.axis('off')
    plt.show()

🎚️ 커널 크기 슬라이더로 블러 강도 조정이 가능하다

Gaussian Blur 예시

✅ 4. Normalize

img_gray_copy = img_gray.astype(np.float32) / 255.0
img_normalized = (img_gray_copy - np.min(img_gray_copy)) / (np.max(img_gray_copy) - np.min(img_gray_copy))
plt.imshow(img_normalized, cmap='gray')
plt.title("Normalized Image")
plt.axis('off')
plt.show()

📊 픽셀값을 0~1 범위로 조정한다 딥러닝 전처리에서 학습 안정화를 위해 사용된다

Normalize 예시

🔧 주요 특징

✅ Colab 환경에서 실행되어 현장 PC 사양에 관계없이 이미지 편집이 가능

✅ Google Drive와 연동되어 대용량 이미지 데이터도 쉽게 활용 가능

✅ 압축파일을 직접 읽어와 업로드 시간과 용량 제한 문제를 최소화

📌 코드 링크

🔗 Colab Full 코드

해당 노트북에서는 다양한 전처리 기법을 직접 적용해 보고,
슬라이더나 버튼 위젯을 통해 파라미터를 조절하며 시각적으로 결과를 확인할 수 있습니다.

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📚 기능 요약 (목차)

🎨 주요 기능 코드 예시

✅ 1. Padding

✅ 2. 선형 연산 (밝기 배율 조절)

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✅ 1. Padding

✅ 2. 선형 연산 (밝기 배율 조절)