[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,68 +2,161 @@
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id: wiki-2026-0508-straightening
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title: Straightening
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-STRA-001]
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aliases: [Image Straightening, Perspective Correction, Deskew]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-reinforced, mathematics, geometry, straightening, manafold-learning]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [computer-vision, image-processing, perspective-correction, opencv]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: opencv
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# [[Straightening|Straightening]]
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# Straightening
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "구부러진 정보를 바로 펴기: 복잡하게 꼬인 고차원 데이터의 매니폴드(Manifold)를 평평하게 펴서, 보이지 않던 선형적인 규칙성과 인과관계를 단번에 드러나게 만드는 수학적 마법."
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## 매 한 줄
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> **"매 tilted image 의 axis-aligned 로 복원"**. Document scanning, satellite imagery, photo correction 의 fundamental preprocessing. Classical (Hough line + rotation, perspective transform) + modern deep learning (DeepDeskew, DocAligner) 의 combo.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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기하학 및 머신러닝에서의 직선화(Straightening)는 비선형적이고 복잡한 데이터 구조를 더 단순한 선형적 표현으로 변환하는 과정입니다.
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## 매 핵심
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1. **Manifold Straightening**:
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* 고차원 공간에 복잡한 곡면 형태로 흩어진 데이터를 임베딩 공간(Embedding Space)에서 평평하게 배치.
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* 이를 통해 단순한 직선(선형 회귀, 분류 등)만으로도 데이터를 정확히 다룰 수 있게 됨.
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2. **신경망의 본질적 역할**:
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* 딥러닝의 각 계층(Layer)은 사실 입력 데이터를 조금씩 '펴는(Straightening)' 과정임.
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* 최종적으로 분류 가능하게 데이터를 완전히 곧게 폈을 때 모델의 예측이 완료됨.
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3. **활용 사례**:
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* **Style Transfer**: 이미지의 특징 공간을 직선화하여 스타일과 내용을 독립적으로 조절.
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* **Internal Concept Manipulation**: 모델 내부의 특정 개념(예: 슬픔-기쁨) 벡터를 직선상에서 이동시키며 결과값 제어.
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### 매 두 가지 problem
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- **Skew correction (rotation)**: 매 in-plane rotation 의 보정. Hough line 의 dominant angle detection.
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- **Perspective correction (homography)**: 매 4-point 의 quadrilateral → rectangle. 매 non-frontal photo 의 document.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 이전에는 데이터를 단순히 '분류'하는 것에만 급급했으나, 현대의 해석 가능한 AI(XAI) 정책은 모델 내부에서 데이터가 어떻게 기하학적으로 직선화되는지를 시각화하고 추적하는 '매니폴드 가시성 확보 정책'을 강조함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 의료 및 자율주행 등 고신뢰 분야에서, AI의 판단 근거가 기하학적으로 왜곡되지 않았음을 수학적으로 증명하는 '기하학적 무결성 체크 정책'이 신설됨.
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### 매 classical pipeline
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1. Edge detection (Canny).
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2. Line detection (Hough transform) 또는 corner detection.
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3. Dominant angle estimation 또는 4-point selection.
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4. Rotation matrix / homography 계산.
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5. Warp (affine / perspective).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Representation-Theory, Linear Algebra, Manifold Learning, [[Statistics & Data Analysis|Statistics & Data Analysis]], [[Complexity Theory|Complexity Theory]]
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- **Modern Tech/Tools**: Dimensionality reduction (t-SNE, UMAP), Feature space [[Analysis|Analysis]].
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### 매 modern (deep learning)
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- **DocTr / DocAligner** (2022+): document 의 corner regression.
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- **CNN-based skew angle predictor**: 매 single forward pass.
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- **LayoutLMv3-based**: 매 document understanding 의 part.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Document scanning apps (CamScanner, Adobe Scan).
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2. OCR preprocessing — 매 accuracy boost.
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3. Satellite imagery alignment.
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4. Receipt / business card capture.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Skew detection via Hough
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```python
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import cv2
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import numpy as np
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def detect_skew(img):
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
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lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
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angles = [(theta * 180 / np.pi) - 90 for rho, theta in lines[:, 0]]
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return np.median([a for a in angles if -45 < a < 45])
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Rotation correction
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```python
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def rotate_image(img, angle):
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h, w = img.shape[:2]
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center = (w // 2, h // 2)
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||||
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
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||||
return cv2.warpAffine(img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC,
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borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Perspective correction (4-point)
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```python
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def four_point_transform(img, pts):
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rect = order_points(pts)
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(tl, tr, br, bl) = rect
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width = max(np.linalg.norm(br - bl), np.linalg.norm(tr - tl))
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height = max(np.linalg.norm(tr - br), np.linalg.norm(tl - bl))
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||||
dst = np.array([[0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1], [0, height-1]],
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||||
dtype="float32")
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M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)
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return cv2.warpPerspective(img, M, (int(width), int(height)))
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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def order_points(pts):
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rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")
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s = pts.sum(axis=1); diff = np.diff(pts, axis=1)
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rect[0] = pts[np.argmin(s)]; rect[2] = pts[np.argmax(s)]
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rect[1] = pts[np.argmin(diff)]; rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
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return rect
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Document corner detection (modern)
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```python
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# OpenCV contour-based (heuristic)
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def find_document_corners(img):
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
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||||
edges = cv2.Canny(blurred, 75, 200)
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||||
cnts, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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||||
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
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||||
for c in cnts:
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approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.02 * cv2.arcLength(c, True), True)
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||||
if len(approx) == 4:
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||||
return approx.reshape(4, 2)
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return None
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Deep learning approach (DocAligner-style)
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```python
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import torch
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from torchvision import transforms
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class CornerRegressor(torch.nn.Module):
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def __init__(self, backbone):
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super().__init__()
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self.backbone = backbone # ResNet34
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self.head = torch.nn.Linear(512, 8) # 4 corners x (x, y)
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def forward(self, x):
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feat = self.backbone(x)
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corners = self.head(feat).view(-1, 4, 2)
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||||
return torch.sigmoid(corners) # normalized [0, 1]
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 simple skew (rotation only) | Hough line + rotate |
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| 매 document photo | 4-point perspective |
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| 매 noisy / cluttered scene | DL corner regressor |
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| 매 mobile real-time | Lightweight CNN (MobileNet) |
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| 매 batch / cloud | LayoutLMv3 + classical refinement |
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**기본값**: 매 document → contour-based 4-point. 매 OCR pipeline → DocAligner.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Computer-Vision]] · [[Image-Processing]]
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- 변형: [[Perspective-Transform]] · [[Hough-Transform]]
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||||
- 응용: [[OCR]] · [[Document-Scanning]] · [[Satellite-Imagery]]
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||||
- Adjacent: [[Homography]] · [[Affine-Transform]] · [[Edge-Detection]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: OCR 의 preprocessing pipeline, document understanding 의 normalization, vision-language model 의 input quality 개선.
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**언제 X**: 매 ill-defined edges (handwriting on textured background), 매 already aligned image (overhead).
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## ❌ 안티패턴
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- **Single Hough line**: 매 outlier 의 dominate. median angle 사용.
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- **Aggressive crop**: rotation 후 black border 의 crop 시 content loss.
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- **Over-correction**: 매 small skew (< 0.5°) 무시 — overhead > benefit.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (OpenCV docs, Hough 1962 patent, Suzuki & Be 1985 contour algorithm).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Hough + perspective + DL corner coverage |
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Reference in New Issue
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