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1. 들어가며 - 이전에 만들었던 카메라 스티커앱이 동영상을 처리할 수 있도록 개선하는 프로젝트를 진행하려 한다. - 하지만 지난 시간에 살펴봤듯, 동영상을 처리하는 카메라앱을 만들기 위해서는 단순 이미지를 처리하는 작업 이상으로 고려해야 할 것들이 있다. - 피사체인 사람이 움직이기 때문에 발생하는 여러가지 예외 상황, 처리속도의 문제, 화면 떨림 등의 안정성 문제 등에 대응하는 방법이 필요하다. 2. 프로젝트 1 : moviepy로 비디오 처리하기 - 먼저 동영상을 쉽게 다룰 수 있는 방법을 찾고 있다. - 대안으로 떠오른 것은 moviepy라는 파이썬 기반의 동영상 처리 라이브러리이다. - 하지만 동영상을 다룰 때의 실행시간, 즉 처리 속도가 중요하다는 것을 잊으면 안된다. - 그래서 moviepy..

1. 들어가며 - 스티커앱! 3번째 과제(Exploration)에서 다뤘던 기억이 있다. - 노드에서는 내 사진(얼굴 인식이 잘 안되면 노드에 주어진 사진)을 가지고 머리에 왕관을 씌워보고, 과제에서는 연예인 사진에 고양이 수염을 붙이는 것을 했었다. - 이 때 카메라앱을 통해 얼굴인식, 랜드마크 탐색, 이미지 처리를 통한 보정 등의 가장 기본적인 개념을 아주 간단히 살펴봤다. - 하지만 상품으로 출시하기에는 완성도가 높지 않았다. 오늘은 그 당시 완성도가 높지 않은 이유를 살펴보고, 완성도 높은 앱을 만들기 위해 고려해야할 점을 정리해 보는 시간을 갖는다. 2. 스티커앱의 원리 - 스티커앱의 원리에 익숙하지 않거나, 기억이 흐려졌을 수 있으니 다시 한 번 되짚어 보자. - 이미지에서 얼굴을 찾고 눈, ..