etc/FastCampus 챌린지 (49) 썸네일형 리스트형 [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 34 회차 업로드 까먹을뻔.... 오늘은 모바일로 수강 영상의 속성과 픽셀 값 참조 import cv2 img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR) numpy.ndarray • ndim: 차원 수. len(img.shape)과 같음. • shape: 각 차원의 크기. (h, w) 또는 (h, w, 3) • size: 전체 원소 개수 • dtype: 원소의 데이터 타입. 영상 데이터는 uint8. 그레이스케일 영상 컬러 영상 img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_C.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 33 회차 yolo v3 커스텀을 위해 공부한 자료 현재 진행 중인 AR 기반 스마트 팽이 애플리케이션 (국가 과제)를 개발하면서 작성한 문서이다. 객체는 스마트 팽이를 기반으로 설정하겠다. (다른 객체를 적용해도 상관없다.) 아래 yolov3 pytorch version을 기반으로 데이터 처리를 하였다. https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 Minimal PyTorch implementation of YOLOv3. Contribute to eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 development by creating an account on GitHub. github.com 우리의 신경망.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 32 회차 오늘은 yolo 커스텀 학습 시켜볼려고 이것 저것 뜯어봄 darknet 학습을 위해 이전에 처리해야할 과정들은 다음 포스팅을 참고 [Object Detection] darknet custom 학습 준비하기 https://eehoeskrap.tistory.com/367 [Object Detection] Darknet 학습 준비하기 환경 Ubuntu 16.04 GeForce RTX 2080 1. 학습 준비하기 1.1 COCO 데이터 세트를 이용한 학습 COCO 데이터는 2014 , 2017 로 나뉘어져 있는데, 홈페이지에서 다운 받을 수도 있지만, 크기가 너무 커서 유틸리티 cur.. eehoeskrap.tistory.com 1. Darknet 코드 다운받기 Darknet 프레임워크를 이용하기 위한 gith.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 31 회차 image labeling 을 할려고 함 tzutalin.github.io/labelImg/ LabelImg tzutalin.github.io 압축풀기 labelimg.exe 실행 data 에서 class 를 추가해준다 image 도 같이 추가 image가 맣ㄴ을 수록 모델의 성능은 높아진다 LabelImg.exe 프로그램을 실행하고 roi style 을 yolo로 변경합니다. OpenDir 버튼을 클릭한 후 data 폴더 위치를 등록합니다. Change Save Dir 버튼을 클릭한 후 data 폴더 위치를 등록합니다. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 30 회차 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) print(cap.get(3), cap.get(4)) ret = cap.set(3,320) ret = cap.set(4,240) while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame', gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 4번 코드에서 첫번째(0) 카메라를 VideoCapture 타입의 객체로 얻어옵니다. 6번은 이 카메라의 영상에 대한.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 29 회차 Convolution 연산을 수행하기 전, 입력데이터 주변을 특정값( 0 또는 1 ) 으로 채워 늘리는 것을 말한다. Convolution 연산을 수행하면 shape이 줄어드는 단점을 방지하기 위해 자주 사용되는 방법 •Filter(Kernel)이 한번 Convolution 연산을 수행한 후 옆 혹은 아래로 얼마나 이동할 것인가 •Stride=2: 한 번에 two fixel 단위로 이동 (feature map의 너비와 높이가 2배수로 다운샘플링 되었음을 의미) 출력 데이터의 크기를 조절하기 위해 사용 Stride는 값을 크게 주면 이동 간격이 넓어져 출력 데이터의 크기가 작아진다 보통 1과 같이 작은 값이 더 잘 작동하며, Stride가 1일 경우 입력 데이터의 spatial 크기는 pooling 계층에.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 28 회차 YOLO 코드 분석 import sys import numpy as np import cv2 # Darknet model & config model = 'yolov3.weights' config = 'yolov3.cfg' class_labels = 'coco.names' confThreshold = 0.5 nmsThreshold = 0.4 # Test image file img_files = ['dog.jpg', 'person.jpg', 'kite.jpg', 'car2.jpg', 'dog_1.jpg','car.jpg', 'person1.jpg','person2.jpg' ] # Network creation ( readNet을 사용해서 파일링 ) net = cv2.dnn.readNet(model, conf.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 26 회차 수업 도중 Correlation 을 언급을 하셔서 헷갈려서 찾아봄 아침부터 빡공 1. Convolution - 하나의 함수와 또다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 수학 연산자 - 표현식 - 그래프상에서 해석 - 응용 시스템 해석 임펄스 응답 Digital & Analogue Filter 해석 2. 상관함수(Correlation Function) - 신호간에 유사성 정도를 나타내는 함수 - 자기상관(Auto-correlation): 시간/주파수 축 상으로 이동된 자기 자신과의 상관성을 나타냄 - 상호상관(Cross-correlation): 서로 다른 신호간에 상관성을 나타냄 - 표현식 - 그래프 상에서 해석 - 상관함수의 푸리에 변환은 전력에 관한 주파수 스.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
