19장. Vision 데이터 파이프라인
먼저 큰 그림부터
과자 공장의 생산 라인을 떠올려 봅시다. 밀가루가 들어오면 체로 거르고, 반죽을 같은 크기로 자르고, 오븐에 굽고, 마지막에 검사대에서 개수를 세어 상자에 담습니다. 라인의 칸마다 하는 일이 정해져 있고, 앞 칸에서 나온 것이 다음 칸으로 그대로 넘어갑니다. 사진을 AI 에 넣어 결과를 얻는 일도 이렇게 칸을 나눠 한 줄로 이을 수 있습니다.
이 장에서는 1장의 "AI 비전 작업의 흐름" 절에서 택배에 빗대어 본 다섯 단계를 실제 코드로 잇습니다. 15장의 프레임 뽑기, 16장의 거르기 함수(흐림 점수, 평균 해시), 17장의 실패에 강한 일괄 처리, 18장에서 학습한 YOLO 모델을 단계 함수로 묶어 한 번에 돌립니다. 챙겨 갈 것은 세 가지입니다. 단계를 함수 하나씩으로 나누고 같은 모양으로 주고받게 만드는 법, 기준값을 한곳(CONFIG)에 모으는 법, 단계마다 무엇이 빠졌는지 기록해 깔때기 표와 보고 그림으로 남기는 법입니다. 실습 그림은 17장에서 쓴 것과 같은 양식으로 OpenCV 로 그린 가상의 부품 그림이고, 문제 파일은 연습을 위해 일부러 섞었습니다.