안녕

OpenCV에는 수많은 변환 방법이 있습니다. 변환을 위해 사용하는 함수는 cv2.cvtColor() 입니다. ## cv2.cvtColor(src, code) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.COLOR_BGR2GRAY는 BGR 이미지를 GRAY로 바꿉니다. 반대로 cv2.COLOR_GRAY2BGR은 GRAY 이미지를 BGR로 바꿉니다. cv2.COLOR_BGR2HSV, cv2.COLOR_HSV2BGR도 있으므로 상황에 맞춰서 사용하면 됩니다. BGR을 GRAY로 바꾸기 위해서는 각 픽셀마다 BGR의 평균으로 맞춰야 하지만, 사람 눈은 초록색에 민감하기 때문에 미세한 조정이 필요합니다. OpenCV에서는 BGR2GRAY에서 비율을 0.299*R + 0...

CV 라이브러리를 import 합시다. import cv2 1. 이미지 읽기 ## cv2.imread(fileName, flag) img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) lena.jpg를 BGR color로 읽습니다. cv2.imread는 fileName, flag를 인수로 받습니다. 이미지 읽기의 flag는 3가지 종류가 있습니다. cv2.IMREAD_COLOR : 이미지 파일을 COLOR로 읽습니다. 투명한 부분은 무시하며, Default 값입니다. RGB 값으로 읽는 것이 아닌, BGR 값으로 읽습니다. cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 이미지 파일을 Grayscale로 읽습니다. 실제로 이미지 처리에서 중간 단계로 많이 사용합니다. cv2.IMR..

드디어 24살도 끝나가네요. 1월에 썼던 첫 글부터 지금까지 참 많은 시간이 흘렀습니다. 이 글을 읽는 여러분도 의미 있던 한 해가 되었으면 좋겠습니다. 확실히 1년 전의 저를 생각하면 보잘것없네요. 그때는 파이썬도 못했고, 인공지능은 하나도 몰랐었는데 ㅎㅎ.. 내년에는 과연 어떤 사람이 되어 있을지 궁금합니다. 그러고 보니 블로그 글도 거의 300개에 육박하네요. 내년에도 글을 많이 써야겠어요. 이번 겨울 방학의 목표는 다음과 같습니다. 논문 준비, pytorch 공부, computer vision (오일석 교수님 책 공부), 2학기 공부한 것 정리, 운영체제, 자료구조 정리 음.. 뭐 많네요. 아마 방학 동안 다 못하겠죠? 차근차근하다 보면 언젠간 다 하겠죠 뭐 이번 2학기는 참 뭔가 힘들면서도 후련..

코랩에서 딥러닝을 돌릴 때, 가장 문제점은 데이터셋이 너무 크다는 것.. 이미지를 드라이브에 올릴 때 너무 시간이 오래 걸린다.. 그래서 압축 파일로 올리면 빨리 올라가는데, Zip Extractor인가 이거로 압축 해제를 하면 시간이 엄청 많이 걸린다. 그렇기 때문에 드라이브에 압축 파일을 넣고, 간단한 코드를 통해서 압축을 해제하는 방법을 알아보자.. 굉장히 압축 해제가 빨리 된다. 압축 파일이 있는 곳에 .ipynb 파일을 만들고, 아래의 코드를 순차적으로 실행하자. 우선 마운트를 하자. # 드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 그리고 압축 파일이 있는 경로로 이동합시다. %cd /content/drive/MyD..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.11.22 - [Computer Science/컴퓨터 구조] - [컴퓨터 구조] The Basic of Cache [컴퓨터 구조] The Basic of Cache 앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.11.22 - [Computer Science/컴퓨터 구조] - [컴퓨터 구조] Introduction to the Memory Hierarchy [컴퓨터 구조] Introduction to the Memory Hierarchy 앞의 글을 읽으시면 이해 hi-guten-tag.tistory.com 1. Replacement Policy 교체 정책은 너무나 많지만, 앞선 글에서 사용된 대표적인 정책 하나만 살펴봅시다. 위 그림을 보면 6번 b..

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.11.22 - [Computer Science/컴퓨터 구조] - [컴퓨터 구조] The Basic of Cache [컴퓨터 구조] The Basic of Cache 앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.11.22 - [Computer Science/컴퓨터 구조] - [컴퓨터 구조] Introduction to the Memory Hierarchy [컴퓨터 구조] Introduction to the Memory Hierarchy 앞의 글을 읽으시면 이해 hi-guten-tag.tistory.com 2022.11.23 - [Computer Science/컴퓨터 구조] - [컴퓨터 구조] Direct Mapping [컴퓨터 구조] Direct ..

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이렇게 노란색으로 type hint가 보일 때는 formatter인 pylance가 문제다. 설정 창에서 Inlay Hints 기능을 꺼주면 깔끔하게 hint가 보이지 않습니다.

앞의 글을 읽으시면 이해에 도움이 됩니다. 2022.11.24 - [인공지능 (Artificial Intelligence, AI)/Anaconda] - [Anaconda] Anaconda 설치 (Linux) [Anaconda] Anaconda 설치 (Linux) 1. Anaconda란? 아나콘다(Anaconda)는 패키지 관리와 배포를 단순히 할 목적으로 과학 계산을 위한 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 배포판입니다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리 hi-guten-tag.tistory.com 1. 가상 환경이란? 아나콘다에서 가상 환경들은 서로 독립된 환경입니다. 따라서 각 가상 환경에 패키지, 라이브러리를 설치해도 다른 가상 환경에 영향을 주지 않습니다. 즉 독립적인 환경에서..

1. Anaconda란? 아나콘다(Anaconda)는 패키지 관리와 배포를 단순히 할 목적으로 과학 계산을 위한 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 배포판입니다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리됩니다. 아나콘다에서 지원하는 파이썬 라이브러리는 대략적으로 아래와 같습니다. 아나콘다를 사용하는 목적 중 가장 큰 것은 바로 가상 환경입니다. pip를 통해 하나하나 설치하면 의존성 문제, 충돌 등의 문제가 생길 수도 있습니다. 프로그램 a에서 사용한 pytorch의 어떤 버전이 numpy의 버전 v2에서 작동하고, 프로그램 b의 pytorch의 최신 버전이 numpy의 특정 버전 v1에서만 작동한다고 가정해봅시다. numpy를 v1과 v2 중 어떤 버전으로 설치해야 할까요? 이것이 바로 의..