인공지능 파이썬 실무대단원 Ⅳ. 파이썬과 컴퓨터 비전 교과서 132–195쪽
중단원 02. 컴퓨터 비전 라이브러리 활용 · 147–193쪽
소단원 05. 컴퓨터 비전 프로젝트 실습 · 177–191쪽
이 웹 주제의 연계 범위: 177–184쪽
웹 학습 주제 09 / 11
얼굴·눈·웃음 검출과 웹캠
얼굴의 위치를 찾는 것과 누구인지 아는 것은 달라요.
얼굴·눈·웃음 검출과 웹캠 · 한눈에 보기
- 1분류기·카메라 확인
- 2프레임 읽기
- 3얼굴 → ROI 속 눈/웃음
- 4사각형 표시
- 5종료·자원 해제
| 문제 | 시도 | 기록 |
|---|---|---|
| 놓친 얼굴 | 크기 간격·조명 조절 | 누락 수 |
| 잘못 찾은 얼굴 | minNeighbors 조절 | 오탐 수 |
| 느린 처리 | 프레임 축소 | 처리 시간 |
| 눈 좌표 | ROI 원점 더하기 | 전체 화면 위치 |
Haar Cascade는 밝기 패턴과 단계적 판별로 특정 대상의 후보 영역을 찾습니다. 얼굴을 찾은 뒤 그 영역(ROI) 안에서 눈·웃음 패턴을 탐색하면 계산 범위를 줄일 수 있습니다. 웃음 패턴 검출만으로 감정을 단정할 수 없습니다.
scaleFactor는 크기 탐색 간격, minNeighbors는 후보 유지 조건에 영향을 줍니다. 값에 따른 속도·누락·오탐을 실제로 비교하세요. VideoCapture → read → 처리·표시 → 종료 흐름에서 실패를 확인하고 finally로 release와 창 정리를 보장합니다.
직접 해 보세요
- 같은 사진에서 minNeighbors를 바꾸고 오탐·누락 표를 작성하세요.
이 설명에 이어서 실습하기
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CODE WORKSPACE
코드를 바꾸는 실습실
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