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🧠 Multi-Character Trajectory Extractor(final_project)

문자의 중심선을 따라 등간격 3D trajectory를 추출하는 skeleton 기반 경량 파이프라인

🔍 프로젝트 소개

이 프로젝트는 이미지에 포함된 여러 개의 문자 또는 기호에 대해 각 문자마다 중심선을 추출하고, 이를 기반으로 (x, y, z) 형태의 등간격 trajectory를 생성하는 Python 기반 모듈입니다.

  • 글자를 쓰는 로봇, 도미노 경로 설계, 필기 재현 로봇, 필압 기반 필기 분석 등에 적용 가능
  • ROS2, MoveIt2, GAN 기반 보간기 등 다양한 외부 시스템과 통합 가능

🗂️ 디렉토리 구조

project_root/
├── extractor/                         # 주요 처리 로직 모듈
│   ├── multi_character_extractor.py  # 전체 파이프라인 클래스
│   ├── image_preprocessor.py         # 이진화 및 skeleton 추출
│   ├── contour_extractor.py          # contour 기반 문자 분리
│   ├── trajectory_builder.py         # skeleton → 경로 + z-profile
│   ├── resampler.py                  # 경로 보간 및 분할
│   └── utils.py                      # 후처리 및 보조 함수
│
├── df_vis.py                         # 시각화 및 디버깅용 스크립트
├── images/                           # 테스트 이미지 폴더
└── README.md                         # 이 파일

🚀 설치 및 실행 방법

1. 설치 환경 (Python 3.10 이상)

pip install numpy opencv-python scikit-image pandas matplotlib

2. 이미지 추출 실행

python extractor/multi_character_extractor.py ./images/sample.png

3. 결과 시각화(분석용)

python df_vis.py  # 내부에서 MultiCharacterTrajectoryExtractor 사용

4. 파라미터 튜닝

입력 "가나다" "@" "&"
파라미터 선두께 3 5 3 3
샘플링 30 40 50 60
결과

🧠 알고리즘 구조

🔸 전체 파이프라인

[Grayscale 이미지]
   → [Otsu 이진화]
   → [Contour 기반 문자 분리]
   → [Skeleton 추출]
   → [DFS 기반 path 추출]
   → [Point 필터링 + 방향 정렬]
   → [Z-profile 계산 (두께 기반)]
   → [DataFrame 구성 → resample → 최종 trajectory 반환]

🔸 Z-profile 이란?

  • 각 중심선 점마다 상하좌우로 두께를 측정하여 z 값으로 정규화
  • 붓글씨 두께 재현, 필압 기반 동작 구현 등에 유용

🧩 주요 클래스 및 함수 설명

파일 구성요소 설명
multi_character_extractor.py MultiCharacterTrajectoryExtractor 전체 파이프라인 총괄 클래스
image_preprocessor.py binarize, extract_skeleton_from_mask 전처리 및 중심선 추출 (stroke/skeletonize 등)
contour_extractor.py CharacterContourExtractor 문자 단위 이진 마스크 생성
trajectory_builder.py TrajectoryBuilder, PathAnalyzer 중심선 → 경로 + 두께 기반 Z 생성
resampler.py resample_path() 등간격 보간 및 max_gap 기준 경로 분리
utils.py filter_nearby_points, get_local_thickness 등 경로 필터링 및 보조 기능

🤖 활용 사례

  • ✍️ 필기 재현 로봇
  • 🎮 게임 입력 재현
  • 🤖 도미노 시뮬레이션 자동 생성
  • 🧑‍🏫 OCR 전처리 및 텍스트 디스플레이 벡터화
  • 🧵 패브릭 레이아웃 설계용 벡터 변환

💡 개발자 가이드

  • stroke 모드를 사용하면 글자 획을 보다 직관적으로 재현 가능
  • min_dist, max_gap, n_points는 유연하게 실험해볼 수 있는 하이퍼파라미터
  • 추가로 SVG 변환기, Bezier 보간기, ROS2 연동기, JSON exporter 등을 확장 가능

🙋‍♂️ 작성자

재성 배 (JaeSeong Bae)
Vision & Robotics Engineer
AI Engineer
GitHub: @jsbae-RL

👥 Contributors

이 프로젝트는 아래의 훌륭한 분들의 협업과 기여로 완성되었습니다:

jsbae-RL
jsbae-RL
알고리즘 설계 및 기술 구현 		yujin
yujin
이미지 처리 파라미터 실험 및 성능 최적화 		weedmo
weedmo
경로 및 샘플링 기법 최적화