미래기술연구소

5회차.. 벌써 지침 합리화 하기 시작한다 ▪ OpenCV 영상 데이터 자료형과 NumPy 자료형 OpenCV 자료형 ( 1채널 ) NumPy 자료형 구분 cv2.CV_8U numpy.uint8 8비트 부호 없는 정수 cv2.CV_8S numpy.int8 8비트 부호 있는 정수 cv2.CV_16U numpy.uint16 16비트 부호 없는 정수 cv2.CV_16S numpy.int16 16비트 부호 있는 정수 cv2.CV_32S numpy.int32 32비트 부호 있는 정수 cv2.CV_32F numpy.float32 32비트 부동소수형 cv2.CV_64F numpy.float64 64비트 부동소수형 cv2.CV_16F numpy.float16 16비트 부동소수형 * floating point • 그레이..

오늘도 황교수님을 만나게 되었다 3일차인데 조금씩 부담이 느껴진다...... D - 47..... 화이팅 Matplotlib을 이용한 영상 출력 ▪ Matplotlib 라이브러리 • 함수 그래프, 차트(chart), 히스토그램(histogram) 등의 다양한 그리기 기능을 제공하는 Python 패키지 ▪ 컬러 영상 출력 • 컬러 영상의 색상 정보가 RGB 순서이어야 함 • cv2.imread() 함수로 불러온 영상의 색상 정보는 BGR 순서이므로 이를 RGB 순서로 변경해야 함 → cv2.cvtColor() 함수 이용 ▪ 그레이스케일 영상 출력 • plt.imshow() 함수에서 컬러맵을 cmap='gray' 으로 지정 import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 컬러..

코드작성 영상 불러오기 img = cv2.imread('niko.jpg') 영상을 못 불러왔을때 에러메세지 출력 후 종료 if img is None: print("Image Load Failed!") sys.exit() 윈도우 창 이름 cv2.namedWindow('image') Image show 의 약자 cv2.imshow( 'image' ,img ) 키보드 입력이 있기 전 까지 화면을 출력함 cv2.waitKey() 화면의 모든 창을 닫아라 cv2.destroyAllWindows() 가장 많이 사용하는 flags 아래 두개는 같은 코드이다. 옵션 플래그를 지정하지 않으면 기본값으로 "IMREAD_COLOR" 을 사용하게 되어있다 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 로 파일을 불러오기 IMREAD_..

2회차 시작 오늘도 열일하시는 황선규 교수님 회사에서도 듣고 아래의 공식홈페이지를 통해 검색하는 습관을 기르자 공식홈페이지 http://www.opencv.org/ OpenCV Nowadays, many ground-breaking solutions based on neural network are developed daily and more people opencv.org OpenCV main modules https://github.com/opencv/opencv/ opencv/opencv Open Source Computer Vision Library. Contribute to opencv/opencv development by creating an account on GitHub. github.c..

Fast Campus 강의 2강 수강후 1회 블로그 기록을 50일간 꾸준히 업로드 하는 100% 환급 챌린지 입니다 강의후기만으로 구성된 것이 아닌 강의 + 인터넷 추가자료를 기반으로 작성되었습니다 오해 없으시길 바람 그럼 이제 진짜 시작 학습에 필요한 역량! Computer Vision Python Visual Studio Code Algorithm Machine Learning OpenCV 4.x Math Numpy Deep Learning 선행학습 • Python 기초 사용법 • NumPy 라이브러리 사용법 • 고등학교 수준의 수학 지식 ▪ 참고 자료 • "OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝" (길벗, 2019) ▪ Python 예제 코드: https://github.com/sunky..

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 Library 이다. 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 라이브러리이다. 인텔 CPU에서 사용되는 경우 속도의 향상으 볼 수 있는 IPP ( Intel Performance Primitives ) 를 지원한다. 이 라이브러리는 윈도우, 리눅스 등에서 사용 가능한 크로스 플랫폼이며 오픈소스 BSD 허가서 하에서 무료로 사용할 수 있다. OpneCV 는 TensorFlow , Torch / PyTorch 및 Caffe 의 딥러닝 프레임워크를 지원한다 컴퓨터 비전 분야는 사람이 시각 정보를 입력값으로 하여 행동하기 이전에 생각하고 판단하는 부분을 컴퓨터가 대신하도록 하는 인공지능 관련 ..