파이썬5 [Open CV] 파이썬 이미지에 선/ 도형/ 글씨 입력하기 본 글은 파이썬으로 만드는 OpenCV프로젝트 서적의 내용을 포스팅하는 내용입니다. 2장 기본 입출력 해당 실습은 cv2 라이브러리를 이용하여 진행합니다. 1. 이미지에 선 긋기 2. 이미지에 사각형 그리기 3. 이미지에 다각형 그리기 4. 이미지에 원/타원/호 그리기 5. 이미지에 글씨 쓰기 개인적으로는 YOLO모델로 추론한 객체에 정보를 적어줄 때 이용했던 것 같습니다. 1. 이미지에 선 긋기 import cv2 import numpy as np img = np.full((500,500,3), 255, dtype=np.uint8) cv2.imwrite('../CV2/img/blank_500.jpg', img) img = cv2.imread('../CV2/img/blank_500.jpg') cv2.li.. 2022. 3. 4. [Open CV] 파이썬 동영상 파일 & 웹캠 읽기, 저장하기 본 글은 파이썬으로 만드는 OpenCV프로젝트 서적의 내용을 포스팅하는 내용입니다. 2장 기본 입출력 해당 실습은 cv2 라이브러리를 이용하여 진행합니다. 1. 동영상 읽기 2. 웹캠 켜기 3. 웹캠 크기 조절하기 4. 웹캠 이미지 저장하기 5. 웹캠 동영상 저장하기 1. 동영상 읽기 동영상은 이미지 프레임 하나하나를 연속적으로 읽어오는 원리입니다. 그 속도가 영상의 속도를 좌우하는데, 보통의 동영상은 40fps(frames per second)인 경우가 가장 많다고 합니다. fps에 맞는 지연속도를 구하여 프레임이 들어가는 속도를 조절하는데, 그 계산은 아래와 같습니다. 지연시간 = 1000/fps 1초를 밀리초 단위로 환산해서 제공해야하기에 1000으로 계산합니다. 지연시간이 길다는 건 fps값이 작.. 2022. 3. 3. [OpenCV] 파이썬 이미지 읽기 / 저장하기 본 글은 파이썬으로 만드는 OpenCV프로젝트 서적의 내용을 포스팅하는 내용입니다. 2장 기본 입출력 해당 실습은 cv2 라이브러리를 이용하여 진행합니다. 1. 이미지 읽기 import cv2 print(cv2.__version__) img_file = "../CV2/img/img1.PNG" # 표시할 이미지 경로 img = cv2.imread(img_file) # 이미지를 읽어서 img 변수에 할당 if img is not None: cv2.imshow('IMG', img) # 읽은 이미지를 화면에 표시 cv2.waitKey() # 키가 입력될 때까지 대기 cv2.destroyAllWindows() # 창 모두 닫기 else: print('No image file.') cv2.imread() - 이미지.. 2022. 3. 3. 1. 파이썬 이미지 데이터 크롤링하기 (이미지 수집부터 분류 모델까지) 파이토치 공부를 끝낸 시점에서 공부한 것을 전부 적용해보기 위해 아래 순서대로 포스팅을 예정중입니다. 데이터 수집 - 전처리 - 모델링 - 성능 개선 파이토치를 공부할 때에는 패키지를 이용해 cifar10 이미지를 분류했었는데, 이번에는 구글에서 직접 크롤링하여 이미지를 수집해보겠습니다. 포스팅 순서 1. 파이썬으로 구글창 열기 2. 크롤링하고싶은 이미지 검색하기 3. element를 이용해 url 저장하기 4. 이미지 저장 항상 실습 코드들을 보면 Dog - Cat 분류를 많이 하더라구요. 그래서 저는 shark - whale - dolphin 3가지 동물을 크롤링하여 딥러닝 모델로 multi classification을 하려합니다. 나중에 모델은 resnet을 transfer learning을 할 예.. 2021. 5. 23. [책 관련 포스팅]모두의 딥러닝 통계를 공부하면서 업데이트하는 블로그입니다. 새로 개설했어요 ! 데이터 공부를 많이 하는 편이라서 python에 대한 글을 많이 올릴텐데, 현재는 딥러닝에 관한 책 한권을 공부 중이라서 책 관련 포스팅을 계속 올릴 것 같네요. 첫째마당 딥러닝 시작을 위한 준비 운동 1장 나의 첫 딥러닝 2장 딥러닝을 위한 기초 수학 둘째마당 딥러닝의 동작 원리 3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀 4장 오차 수정하기: 경사 하강법 5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀 셋째마당 신경망의 이해 6장 퍼셉트론 7장 다층 퍼셉트론 8장 오차 역전파 9장 신경망에서 딥러닝으로 넷째마당 딥러닝 기본기 다지기 10장 모델 설계하기 11장 데이터 다루기 12장 다중 분류 문제 해결하기 13장 과적합 피하기 14장 베스트 모델.. 2020. 4. 13. 이전 1 다음
