AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision

간단 소개

AI 명함 촬영 인식 '리오(RIO)' 개발 및 Instance Segmentation 적용 과정, 그리고 Post-Processing 과정을 설명합니다.

AI Summary

AI 명함 촬영 인식 '리오(RIO)' 개발 배경
- 기존 명함 촬영 방식의 한계 (다양한 배경, 촬영 상황, 제약 사항) 극복 필요
- 사용자에게 쉽고 빠른 명함 촬영 경험 제공 목표
AI 명함 촬영 인식 Task 선정 및 파이프라인
- Rotated Object Detection, Keypoint Detection, Instance Segmentation 비교 분석
- Instance Segmentation 채택 이유: 다양한 명함 형태에 대한 정확도 우수
- 파이프라인: RIO Detector(Object Detection) -> RIO Segmentor(Instance Segmentation) -> Post-Processing
Post-Processing 상세 과정
- 외곽선 검출 (Contour) -> 최소 넓이 직사각형 검출 (Minimum Area Rectangle) -> 최소 거리 꼭짓점 검출 (Minimum Distance Point) -> 투영 변환 (Projection Transform) 순서로 진행
- OpenCV 함수 활용: findContours(), minAreaRect(), getPerspectiveTransform(), warpPerspective()
- 최종 목표: 촬영된 명함 이미지를 정제하여 사용자에게 제공