개발목표
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인물 특화 보정 기능 구현: 단순한 명암/색상 조절을 넘어, 얼굴 인식(Haar-Cascade)을 활용한 자동 얼굴/눈 영역 검출, 눈 크기 확대 및 보정 등 인물 사진에 특화된 기능 개발.
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데이터 기반의 자동 추천(Recommendation) 시스템: 사용자가 일일이 조절하지 않아도, 픽셀 평균값 및 히스토그램 분석을 통해 최적의 색상, 밝기, 블러 등을 제안하는 자동 보정 기능 구현.
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영상 처리 과정의 시각화: Matplotlib을 활용하여 보정 전후의 RGB 채널 값과 히스토그램 변화를 시각적으로 제공함으로써, 영상 처리 입문자도 픽셀 단위의 변화를 이해할 수 있도록 지원.
개발환경
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Language: Python
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IDE: Eclipse (PyDev Plugin)
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Library: OpenCV, Matplotlib, NumPy
세부 기능
버튼으로 구성된 포토샵 전체기능
사용 전 후 비교
Matplotlib 활용하여 b,g,r 채널값, 명암의 최대, 최소,평균값 제공
CascadeClassifier detectMultiScale 얼굴탐지 함수 활용
눈매보정 기능
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