미래기술연구소

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패스트캠퍼스 OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝 올인원 패키지 Online 챌린지 참여 후기!!!!!!!!!!!!!! 드디어 끝이 났다 반복되는 작심삼일을 한번에 타계할 방법 역시 현금이 최고다 인강을 듣고 하루 1개의 게시물을 업로드 하면 수강신청 비용을 환급해주는 이것이야 말로 나같은 사람한테 필요함 ㅜㅜ 2천자 이내로 글을 써야한다는데 코드는 글자수로 인식이 안되나 보다 한번더 주어진 기회를 잡기위해 열심히 다시 쓰는중!! 정말 열심히 공부도 했고 모르는게 반이였지만 구글링에 블로그 뒤적뒤적 거려가며 지식을 조금씩 조금씩 채워나갔다 챌린지가 끝난 지금은 다시 마음이 풀어져서 또 강의를 통해서 많은 키워드를 알게 되서 검색해서 또 공부하고 하다보니 처음과는 많이 달리진걸 스스로 느낀다 처음 시작..

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./res/home.jpg') gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.SIFT_create() kp = sift.detect(gray,None) #img=cv2.drawKeypoints(gray,kp, img) img=cv.drawKeypoints(gray,kp,img,flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

머신러닝 : 인공지능을 구현하는 기술 Machine Learning (기계학습) : 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위한 기술 https://teachablemachine.withgoogle.com/ : 모델 생성 Teachable Machine teachablemachine.withgoogle.com https://ml-app.yah.ac/ : Teachable Machine에서 생성한 모델을 이용해 애플리케이션을 만들어주는 서비스 머신러닝머신 ml-app.yah.ac 독립변수 : 원인이 되는 열 종속변수 : 결과가 되는 열 -> 온도에 따른 판매량 변화 상관관계 : 서로 상관이 있는 특성 -> 온도와 판매량은 상관관계가 있음 인과관계 : 각 열이 원인과 결과일 때 (독립변수와 종속변수의 관계)..

요청이 들어와서 겨우 찾아서 업로드 합니다

아 끝이다 드디어 오늘은 MNIST MNIST 초급 이 튜토리얼은 머신러닝과 텐서플로우를 처음 접해본 독자들을 위해서 구성되어 있습니다. 만약 MNIST가 무엇인지 알고 소프트맥스(다변량 로지스틱) 회귀가 무엇인지 이미 알고 계신다면, 더 깊이 있는 튜토리얼을 선호하실 것이라고 생각합니다. 튜토리얼을 진행하시기 전에, 자신의 머신에 텐서플로우가 설치되어 있는지 확인해주세요. 프로그래밍을 어떻게 하는지 배울 때, 언제나 "Hello World."를 가장 먼저 출력해본다는 전통이 있습니다. 그것처럼, 머신러닝에선 MNIST를 가장 먼저 다룹니다. MNIST는 간단한 컴퓨터 비전 데이터셋입니다. 이는 다음과 같이 손으로 쓰여진 이미지로 구성되어 있습니다. 또한, 이것은 그 숫자가 어떤 숫자인지 알려주는 각 이..

영상의 전단 변환 - Shear transformation 전단 변환 영상의 전단 변환은 층 밀림 변환이라고도 합니다. 이동을 하는데 모든 픽셀들이 동일하게 이동하는 것이 아니라 어떤 픽셀은 조금 이동하고 어떤 픽셀은 많이 이동하여 한쪽을 찌그러뜨리는 효과를 냅니다. 전단 변환도 이동 변환과 마찬가지로 어파인 행렬을 만들어야 합니다. 이동 변환에서는 단위 행렬을 어파인 행렬로 생성했지만, 전단 변환은 m 상수도 필요합니다. 전단 변환을 한 만큼 영상이 밀려나가게 되어 영상이 짤립니다. 이를 해결하기 위해 밀린 만큼 출력 영상의 크기를 키워주면 됩니다. 영상의 어파인 변환 함수 - cv2.warpAffine 이동 변환과 동일한 함수를 이용합니다. 차이점은 어파인 행렬의 값이 다릅니다. 함수 설명 cv2.w..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. OpenCV 명령어 출처 : docs.opencv.org/4.3.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 다양한 외곽선 함수 외곽선 함수에 대한 자세한 정보는 docs.opencv.org/4.3.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html 에서 확인하실 수 있습니다. (1) cv.arcLength() 외곽선 길이를 반환합니다. (2) cv2.contourAr..

황박사님 수업 들으면서 급 관심이 많아져서 여러 자료를 찾아봤습니다 이번 글의 내용은 제가 현재 수강하고 있는 스마트팩토리융합보안세미나Ⅱ(SMART FACTORY SECURITY SEMINAR Ⅱ)에서의 세미나들을 차례로 정리하고 있습니다. 이 글에서는 고려대학교 컴퓨터학과 김승룡 교수님의 "컴퓨터 비전 및 인공지능 최신 연구동향" 세미나를 정리 및 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. 현재 4차 산업혁명 시대를 맞아 수많은 데이터들 즉 빅데이터가 산업에서 엔진같은 존재가 되었습니다. 수많이 쌓여진 데이터들을 기반으로 우리의 일상생활이 보다 편리해지며 산업, 인프라들이 발전해 나가는 것을 확인할 수 있습니다. 그중에서도 인공지능은 4차 산업혁명에서 핵심 코어 역할을 맡고 있는데 빅데이터 즉 대용량의 다양한 데이..

퓨터비전 처리는 각광받는 분야다. 4차 산업의 방향성으로 볼때 향후 그 중요성이 더해질 것으로 보인다. 현재의 인공지능이 스스로 판단하는 능력이 얼마나 되는가라는 것을 따져봤을 때 다양한 의견이 제시되고 있다. 2016년에 AI Robot Sophia 가 세상에 나오면서 사람들을 놀라게 했지만 소피아는 진정한 의미의 'AGI' (artificial general intelligence)는 아니라는 비판이 많다. 컴퓨터가 인간의 일을 대체하려면 인간과 닮은 시각 처리능력이 필수이다. 이것을 구현하려는 분야를 컴퓨터 비전이라고 한다. 컴퓨터 비전이란 단어가 생소한 것은 얼마 전까지는 이미지 프로세싱의 분야라는 이름으로 불렸기 때문이라고 한다. 카오스 사이언스의 컴퓨터 비전 강연에서 현재 연구중인 교수의 시각..