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- HSV-aware _trim_to_content (white ratio 30-97%) - pHash cluster dedup: dHash 32x32(1024bit), max_hamming=20 - Panoramic stitching: template matching scroll offset detection - 4-stage pipeline: MSE -> Panorama -> pHash - 1080p download priority + MAX_FRAME_WIDTH=1280 cap - test_pipeline.py with YouTube URLs and --download mode - 3 new known-issues documented - devlog + STATUS.md updated
1.9 KiB
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Pipeline v3→v4: Dedup + 파노라마 + 1080p 고도화
- 시간: 2026-03-25 00:00~21:50
- Commit:
pending - Vikunja: 신규 태스크 생성 예정
작업 내용
v3 고도화 (HSV + 트림)
_trim_to_content: HSV 색공간 기반 흰색비율(30~97%) 분석으로 Tab 영역 정밀 트림- Two-tier HSV 마스크 (pure white + bright pastel) → 노란 하이라이트/컬러 배경 정확 배제
- 검출용 업스케일 960px width로 Tab 라인 인식률 향상
v4 중복 제거 (pHash + 파노라마)
_dhash+_dedup_by_hash: pHash 클러스터링으로 반복 연습 구간 제거_detect_scroll_offset: 템플릿 매칭(오른쪽 60%)으로 수평 스크롤 오프셋 측정_stitch_scroll_segment+_merge_scroll_candidates: 연속 스크롤 프레임 파노라마 합성- 4단계 파이프라인: MSE → 파노라마 → pHash
1080p 전환
- yt-dlp 포맷을 1080p 우선으로 변경 (기존 720p fallback to 360p 문제 해결)
- MAX_FRAME_WIDTH=1280 캡으로 4K OOM 방지
- dHash 16×16→32×32 (256→1024bit), max_hamming 50→20
- test_pipeline.py에 YouTube URL 추가 + --download 모드 + gc.collect()
결정 사항
- MSE → 파노라마 → pHash 순서: MSE가 완전 동일 제거, 파노라마가 겹침 합성, pHash가 반복 구간 제거. 각 단계가 다른 특성의 중복 처리
- dHash 32×32 선택: 16×16은 Tab의 6선 구조를 구분 못함(모두 유사 hash). 32×32는 마디번호/음표 위치까지 차별화
- MAX_FRAME_WIDTH=1280: 1920은 OOM 유발, 960은 360p와 큰 차이 없음. 1280은 1080p 소스에서 충분한 품질 + RAM 절약
미완료
- 1080p 파이프라인 전체 테스트 미완료: 3개 영상 순차 실행 시 메모리 행으로 결과 미확인
- 사용자 피드백: "여전히 중복 있음" → 마디번호 기반 추가 검증 로직 필요
- test_pipeline.py ↔ youtube_tab_to_pdf.py 완전 통합 미정