머신러닝 & 딥러닝 79

[OpenCV with Python] - 05. 사진 파일 불러오기 코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV study about OpenCV. Contribute to Seokii/Study_OpenCV development by creating an account on GitHub. github.com OpenCV를 이용한 사진 파일 불러오기 방법 입니다. cv2.imread(filename, flags) -> retval filename : 파일의 이름 (디렉토리 구조를 포함하여 사진의 경로를 불러옵니다.) flags : 가져온 영상(사진)이 행렬로 반환될 때 컬러 타입을 결정해주는 상수 cv2.IMREAD_UNCHANGED : 파.. 머신러닝 & 딥러닝/컴퓨터 비전 2021. 9. 12.
[OpenCV with Python] - 04. 텍스트 입력해보기 코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV study about OpenCV. Contribute to Seokii/Study_OpenCV development by creating an account on GitHub. github.com 이번에는 OpenCV를 활용하여 텍스트를 입력해보도록 하겠습니다. 사용할 코드는 다음과 같습니다. cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness, lineType, bottomLeftOrigin) -> img img : 문자열을 작성할 대상 이미지 혹은 영상 tex.. 머신러닝 & 딥러닝/컴퓨터 비전 2021. 9. 4.
[OpenCV with Python] - 03. 간단한 도형 그리기 (선, 사각형, 원) 코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV study about OpenCV. Contribute to Seokii/Study_OpenCV development by creating an account on GitHub. github.com 이번에는 OpenCV를 활용하여 선, 사각형, 원을 그려보는 코드를 구현해 보도록 하겠습니다. 1. 함수 설명 1.1. cv2.line() cv2.line (img, pt1, pt2, color, thickness, lineType, shift) -> img img : 이미지 pt1, pt2 : 시작점, 종료점 좌표 (x, y) col.. 머신러닝 & 딥러닝/컴퓨터 비전 2021. 9. 4.
[OpenCV with Python] - 02. 트랙바(Trackbar) 만들기 코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV study about OpenCV. Contribute to Seokii/Study_OpenCV development by creating an account on GitHub. github.com 이번에는 트랙 바를 만들고 영상(이미지)의 밝기를 조절하는 구현 해 보겠습니다. cv2.createTrackbar(), cv2.getTrackbarPos() 트랙 바는 일정한 범위에서 특정한 값을 선택할 때 사용하는 스크롤바를 의미합니다. OpenCV에서는 cv2.createTrackbar() 함수로 트랙 바를 생성할 수 있습니다. c.. 머신러닝 & 딥러닝/컴퓨터 비전 2021. 9. 4.
[OpenCV with Python] - 01. OpenCV 시작하기 코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV study about OpenCV. Contribute to Seokii/Study_OpenCV development by creating an account on GitHub. github.com 컴퓨터 비전에 대한 공부를 시작하면서 OpenCV를 접하게 되었습니다. OpenCV와 파이썬을 이용해 공부하면서 차근차근 포스팅 하도록 하겠습니다. 주피터 노트북과, 파이썬은 설치되어있다고 가정하며 진행하겠습니다. OpenCV란 무엇인가? OpenCV(Open Source Computer Vision Library)은 영상처리 및 컴퓨.. 머신러닝 & 딥러닝/컴퓨터 비전 2021. 9. 2.
EDA - 결측치/결측값(missing values) 분석과 barplot을 이용한 데이터 시각화 캐글(Kaggle)에서 클론 코딩으로 공부를 하면서, 필요한 내용과 기술들을 정리하고 있습니다. 사용한 Competition의 데이터와 클론 코딩의 출처는 다음과 같습니다. https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification SIIM-ISIC Melanoma Classification | Kaggle www.kaggle.com https://www.kaggle.com/datafan07/analysis-of-melanoma-metadata-and-effnet-ensemble Analysis of Melanoma Metadata and EffNet Ensemble Explore and run machine learning code with Kaggle N.. 머신러닝 & 딥러닝/데이터 분석 2021. 8. 31.
[ML 논문 공부 - 001] EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 논문을 보면서 기계 학습에 대한 공부를 하고자 글 게시를 시작하게 되었습니다. 이번에 공부할 논문은 "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks" 입니다. 논문의 저자는 Mingxing Tan , Quoc V. Le 이며, Image Classification에서의 성능이 좋은 Network Model을 제안한 논문입니다. 논문을 읽으며 핵심 내용을 순서대로 정리하도록 하겠습니다. Introduction 논문은 Intro에서 위와 같은 결과를 보여주고 시작합니다. 저자가 제안한 EfficientNet 모델이 지금껏 다른 ConvNets 모델과 훨씬 뛰어난 성능을 나타냄을 보여주고 있습니다. 저자는 높은 정확도와 함께 .. 머신러닝 & 딥러닝/논문 리뷰 2021. 8. 30.

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