fix(pipeline): 스티칭 버그 3종 수정 + AI 마디번호 스탬프 제거
- [BUG1] _merge_scroll_candidates: 씬전환 가속도 조건 제거 (9→1 세그먼트) - [BUG2] merge_panoramas_list: 매칭 임계치 0.60→0.50 (파노라마 3→1 병합) - [BUG3] _detect_measure_bars: 마디선 최소간격 100px 필터 추가 (17px 오탐 제거) - remove: _stamp_measure_number 호출 제거 (AI 임의 [1][2][3] 스탬프 삭제) - add: sim_stitch.py, simulate_ocr_pipeline.py, verify_fixes.py (진단/검증 스크립트)
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quantlab
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verify_fixes.py
Normal file
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verify_fixes.py
Normal file
@@ -0,0 +1,116 @@
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#!/usr/bin/env python3
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수정된 버그 3개가 실제로 동작하는지 검증하는 재실행 시뮬레이션.
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youtube_tab_to_pdf.py의 수정된 함수들을 직접 임포트하여 사용합니다.
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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import cv2
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import numpy as np
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if sys.platform == "win32":
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sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")
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sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")
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# 메인 모듈 임포트 (수정된 코드 사용)
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
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from youtube_tab_to_pdf import (
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_find_white_tab_strip, _has_tab_content,
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_detect_scroll_offset, _extract_tracking_channel,
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_merge_scroll_candidates, merge_panoramas_list,
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_detect_measure_bars, compare_frames
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)
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FRAME_DIR = Path("output/temp_frames")
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OUT_DIR = Path("output/sim_verify")
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OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
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def main():
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paths = sorted(FRAME_DIR.glob("f_0*.png"))
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if not paths:
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print("❌ 프레임 없음"); return
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print(f"[VERIFY] {len(paths)}개 프레임 — 수정된 코드로 재검증")
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# 스트립 Y범위
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tops, bots = [], []
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for p in paths[:30]:
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f = cv2.imread(str(p))
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if f is None: continue
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s = _find_white_tab_strip(f)
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if s: tops.append(s[0]); bots.append(s[1])
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med_top = int(np.median(tops))
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med_bot = int(np.median(bots))
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print(f" 스트립 Y: {med_top}~{med_bot}")
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# MSE 중복제거
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THRESHOLD = 0.95
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candidates, compared = [], []
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for p in paths:
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f = cv2.imread(str(p))
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if f is None: continue
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h = f.shape[0]
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crop = f[max(0, med_top):min(h, med_bot), :]
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if not _has_tab_content(crop): continue
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cmp_img = cv2.resize(crop, (480, 120), interpolation=cv2.INTER_AREA)
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if any(compare_frames(cmp_img, ref) >= THRESHOLD for ref in compared):
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continue
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candidates.append(crop)
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compared.append(cmp_img)
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print(f"\n[1] MSE 중복제거 후: {len(candidates)}개 후보")
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# ── BUG1 검증: 씬전환 감지 횟수 ─────────────────────────────────────
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print(f"\n[2] BUG1 검증 — 씬전환 감지 횟수 (기대: 1~3)")
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stitched = _merge_scroll_candidates(candidates)
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print(f" _merge_scroll_candidates 결과: {len(stitched)}개 세그먼트 → 파노라마")
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for i, s in enumerate(stitched):
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print(f" 세그먼트 파노라마 {i}: {s.shape[1]}px")
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cv2.imwrite(str(OUT_DIR / f"seg_pano_{i:02d}.png"), s)
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# ── BUG2 검증: 파노라마 병합 ────────────────────────────────────────
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print(f"\n[3] BUG2 검증 — 파노라마 병합 (기대: 1~2개)")
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merged = merge_panoramas_list(stitched)
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print(f" merge_panoramas_list 결과: {len(merged)}개 최종 파노라마")
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for i, m in enumerate(merged):
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print(f" 최종 파노라마 {i}: {m.shape[1]}x{m.shape[0]}px")
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cv2.imwrite(str(OUT_DIR / f"final_pano_{i:02d}.png"), m)
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# ── BUG3 검증: 마디 구분선 탐지 ────────────────────────────────────
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print(f"\n[4] BUG3 검증 — 마디 구분선 탐지 (기대: 간격 모두 ≥100px)")
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total_measures = 0
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all_ok = True
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for i, m in enumerate(merged):
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gray = m[:, :, 2] # Red 채널
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bars = _detect_measure_bars(gray)
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total_measures += max(0, len(bars) - 1) # 구분선 사이가 마디 수
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print(f" 파노라마 {i}: {len(bars)}개 구분선 탐지", end="")
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if bars:
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gaps = [bars[j+1]-bars[j] for j in range(len(bars)-1)]
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min_gap = min(gaps) if gaps else 0
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ok = min_gap >= 100
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if not ok: all_ok = False
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print(f" | 최소간격: {min_gap}px {'✅' if ok else '❌ (오탐 여전히 존재)'}")
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print(f" 첫5개 좌표: {bars[:5]}")
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else:
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print()
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# ── 최종 판정 ───────────────────────────────────────────────────────
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print(f"\n{'='*60}")
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print("[검증 결과]")
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seg_ok = len(stitched) <= 5 # 씬전환 5회 이하 (이전 8회 → 개선)
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merge_ok = len(merged) <= 2 # 파노라마 2개 이하 (이전 3개 → 개선)
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bar_ok = all_ok # 모든 마디선 간격 ≥100px
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print(f" BUG1 씬전환 오탐: {'✅ 개선됨' if seg_ok else '❌ 여전히 과다'} ({len(stitched)}개 세그먼트, 이전 9개)")
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print(f" BUG2 파노라마 분리: {'✅ 개선됨' if merge_ok else '❌ 여전히 분리'} ({len(merged)}개, 이전 3개)")
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print(f" BUG3 마디선 오탐: {'✅ 개선됨' if bar_ok else '❌ 여전히 오탐'}")
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print(f" 탐지된 총 마디 수: {total_measures}개")
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print(f"{'='*60}")
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if seg_ok and merge_ok and bar_ok:
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print("\n✅ 모든 버그 수정 확인 — 실제 파이프라인 실행 가능")
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else:
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print("\n⚠ 일부 문제 잔존 — 추가 파라미터 조정 필요")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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