개발 공부

import numpy as npimport cv2 #이미지의 특정 부분만을 보여지게 할 수 없을까? 가능하다. 이것을 masking이라고 하는데 cv2.bitwise_and 함수를 사용하면 된다.#이것을 하기위해 opencv의 비트 연산 합수를 사용해봅니다. 비트연산은 이미지에서 특정 영역을 추출할 때 유용하게 사용된다. 예를 들면 이미지에서 바탕을 제거하고, 2개의 이미지를 합치는 경우입니다.image = cv2.imread('p2.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)cv2.imshow("Original", image) # 이미지를 위한 배열을 하나 만듭니다. 아래 보면 복잡하게 크기를 정하지요? #정중한 값을 정하기 위해서입니다. 도형의 정중앙에서 150픽셀크기의 사각형을 만듭니다.#cv..

#원과 박스를 서로 교차할 수 있다.import numpy as npimport cv2 #박스와 원을 그린다.rectangle = np.zeros((300, 300), dtype = "uint8")cv2.rectangle(rectangle, (25, 25), (275, 275), 255, -1)cv2.imshow("Rectangle", rectangle) # Secondly, let's draw a circlecircle = np.zeros((300, 300), dtype = "uint8")cv2.circle(circle, (150, 150), 150, 255, -1)cv2.imshow("Circle", circle) # AND로 하면 두 도형의 공통 부분만 나온다.bitwiseAnd = cv2.bitw..

import numpy as npimport cv2 image = cv2.imread('p2.jpg')cv2.imshow("Original", image) #크기를 알아보자height = image.shape[0]width = image.shape[1] print ('height', height)print ('width', width)# 가로 200 세로 200으로 사이즈를 바꾸어 봅니다.# cv2.resize(img, dsize, fx, fy, interpolation)에서 dsize는 가로 세로 사이즈입니다. fx는 가로 배수, fy는 세로 배수입니다. #fx와 fy는 dsize가 있으니 넣지 않습니다.resized = cv2.resize(image, (200,200), interpolation = ..

import numpy as npimport cv2 #기울기 등을 변경해서 여러 형식으로 테스트하기 위해 함수를 만듭니다.def rotate(image, angle, center = None, scale = 1.0): # 다음은 이미지의 높이와 넓이 정보를 가져 옵니다. [:2]는 [0:2]와 같으면 0부터 1까지 이미지 배열값을 말합니다. h는 높이를 받는 변수이며 w는 넓이를 받는 변수입니다. (h, w) = image.shape[:2] # If the center is None, initialize it as the center of # the image if center is None: center = (w / 2, h / 2) #사용하는 함수는 cv2.getRotationMatrix2D(중심값,..

#이미지를 잘라서 이동하는 것을 해보자.# Import the necessary packagesimport numpy as npimport cv2 # 동일 작업이 반복되므로 함수를 하나 만들자.def shift(image, x, y): # Define the translation matrix and perform the translation #float32를 사용한다. float32는 부동 소수를 말하는데 컴퓨터에서는 자리수를 줄이기 위해 뒤를 생락해버리고 단축하여 표현한다. 물론 오차가 나지만 빠른 계산이 필요하고 오차를 허용하는 경우 사용한다. #예를 들면 100000000이라면 1.0 E8이라고 표현해버린다. float32는 32비트 가운데 E을 첫번째 부호비트 자리 뒤에 8비트에 넣고 나머지 숫자..

# USAGE# python drawing.py # Import the necessary packages#numpy는 파이션을 위한 수학 라이브러리라 생각하면 된다. numpy라고 길게 쓰면 힘드니 np라고 줄여서 쓰자,.import numpy as npimport cv2 # Initialize our canvas as a 300x300 with 3 channels,# Red, Green, and Blue, with a black background#np.zeros는 모두 공백으로 채운다는 의미다. 빈 종이로 만든다는 거다. 처음의 (300,300,3)은 300 * 300 픽셀 크기와 3채널(RGB 3가지 색을 사용한다는 의미)을 사용한다는 것이며 dtype는 데이터 타입을 말한다.#데이터 타입은 종류가..

import cv2#이건 opencv를 부르겠다는 의미입니다. 불어야 사용하쥬img = cv2.imread('newimage.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)#png 이미지의 경우 바로 부를 수 없고 채널 작업이 필요하다.# cv2.imread : 이미지를 부르는 함수입니다.# cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 회색으로 불러온다는 것이지요. 0으로 써도 됩니다.# cv2.IMREAD_COLOR : 컬러로 불러 온다는 겁니다.# cv2.IMREAD_UNCHANGED : 이건 이미지 그대로 모든 정보를 가지고 부르겠다는 겁니다. #이미지를 불러 온다. 마지막 0은 색깔이다. 현재는 그래이로 인식하게 하자. # 배열을 만들어 볼까요?#opencv는 이미지를 조각내어서 행렬로 분류합니다. ..

[알아봅시다] 요람에서 요람으로 `C2C` `요람에서 무덤까지'라는 유명한 말이 있습니다. 이는 제2차 세계대전 이후 영국 노동당이 내세운 슬로건으로 태어나서부터 죽을 때까지 모든 국민의 최저 생활을 보장하겠다는 의미를 담고 있습니다. 그런데 최근 `요람에서 요람까지'(Cradle to Cradle. 이하 C2C)라는 새로운 단어가 산업계를 중심으로 확산되고 있습니다. 20세기에는 산업발전과 빈부격차 해소가 주요 화두였다면 21세기는 환경오염과 자원고갈 해결이 가장 중요한 문제이기 때문입니다. 선진국을 중심으로 환경규제가 강화되면서 C2C는 앞으로 소재ㆍ화학 업계의 지속성장 가능성을 판가름할 주요한 판단 기준이 될 전망입니다. ◇C2C는 친환경 핵심 개념=C2C는 요람을 의미하는 Cradle의 C를 차용..

In machine learning, the study and construction of algorithms that can learn from and make predictions on data[1] is a common task. Such algorithms work by making data-driven predictions or decisions,[2]:2 through building a mathematical model from input data. The data used to build the final model usually comes from multiple datasets. In particular, three data sets are commonly used in differen..

#Machine learningMachine learning is a subset of artificial intelligence in the field of computer science that often uses statistical techniques to give computers the ability to "learn" (i.e., progressively improve performance on a specific task) with data, without being explicitly programmed.[1] The name machine learning was coined in 1959 by Arthur Samuel.[2] Evolved from the study of pattern ..