빨강 수치 측정기

어떻게 판정하나요

이 페이지는 Google Teachable Machine으로 학습시킨 이미지 분류 모델을 사용합니다. 모델은 빨강 있음과 빨강 없음 두 갈래로 학습되어 있고, 화면이나 사진을 224×224 크기로 줄여 살펴본 뒤 각 갈래에 해당할 확률을 내놓습니다. 위에 표시되는 “빨강 수치”는 그중 빨강 있음 쪽 확률을 백분율로 바꾼 값입니다.

판정 문구는 이 수치를 기준으로 세 단계로 나뉩니다. 70% 이상이면 빨강 있음, 40~70% 사이면 애매함, 40% 미만이면 빨강 없음으로 표시합니다.

픽셀을 세는 방식과 무엇이 다른가요

화면에서 빨간 픽셀의 개수를 직접 세는 방법도 있지만, 그 방식은 조명이 붉게 깔린 장면이나 살구색 피부톤까지 빨강으로 집어냅니다. 학습 기반 모델은 “사람이 빨강이라고 부를 만한 것”의 예시를 보고 배우기 때문에, 수치 규칙으로 적기 어려운 판단을 흉내 낼 수 있습니다. 대신 학습에 쓰인 사진의 성격을 그대로 물려받습니다.

결과가 흔들릴 때

• 조명 — 노란 실내등이나 역광에서는 같은 물체도 다르게 판정될 수 있습니다.
• 거리와 크기 — 빨간 물체가 화면에서 너무 작으면 놓치기 쉽습니다. 가까이 대 보세요.
• 배경 — 배경이 복잡하면 수치가 요동칩니다. 단색 배경 앞에서 더 안정적입니다.
• 학습 범위 밖 — 학습할 때 보지 못한 종류의 장면에서는 신뢰도가 떨어집니다.

사진은 어디로도 가지 않습니다

모델 파일만 처음 한 번 내려받고, 이후 추론은 전부 브라우저 안에서 이루어집니다. 웹캠 영상과 업로드하신 사진은 서버로 전송되거나 저장되지 않으며, 측정 결과도 기록하지 않습니다. 카메라는 “카메라 켜기”를 누른 동안에만 켜지고 중지하거나 페이지를 벗어나면 즉시 꺼집니다. 자세한 내용은 개인정보처리방침에 정리해 두었습니다.

웹캠 모드는 브라우저 보안 정책상 HTTPS 연결에서만 동작합니다. 카메라가 없거나 권한을 주기 어려우면 사진 업로드 모드를 이용하세요.