파이썬 (Python)/딥러닝 (Deep Learning)37 Python 딥러닝 선형 회귀 평균 제곱 오차 안녕하세요 이번 포스팅은 선형 회귀 방법을 이용하기 위한 평균 제곱 오차에 대해서 설명 드리도록 하겠습니다. 평균 제곱 오차의 경우에는 딥러닝을 위해서 오차를 구해야 하는데 이때 사용하는 방식이라고 생각하시면 됩니다. 평균 제곱 오차 : 일단 저희가 모델을 적용을 할 때 기울기와 y 절편을 구해야 합니다. 그런데 이번 포스팅에서 설명 드린 최소 제곱법으로 하면 임의 기울기와 y절편을 적용하지 않아도 됩니다. 하지만 이럴 경우에는 평균적인 선형의 직선을 만드는 모델을 만들 수 있습니다. 즉 특이 케이스의 경우에는 적용하기 힘든 모델이 됩니다. ▼ 최소 제곱법 관련해서는 아래 포스팅을 보고 오시면 더 이해가 빠르실겁니다. Python 딥러닝 선형 회귀 최소 제곱법 구현 해보기 안녕하세요 이번 포스팅은 딥러닝.. 2021. 6. 5. Python 딥러닝 선형 회귀 최소 제곱법 구현 해보기 안녕하세요 이번 포스팅은 딥러닝 선형 회귀 최소 제곱 법에 대해서 작성하도록 하겠습니다. 최소 제곱 법은 기울기와 y의 절편을 각 항목의 평균을 이용해서 구하는 방식입니다. 선형 회귀 최소 제곱법 구현을 위한 Source Data 선언하기 : 일단 선형 회귀 최소 제곱 법을 구현하기 위해서 임의의 Source Data를 선언하도록 하겠습니다. Source Data는 주당 공부시간별 수학 점수입니다. 물론 한 사람의 케이스를 이용해서 기울기와 y 절편을 구하는 Source Data이기 때문에 간단하게 준비하였습니다. ▼ 선형 회귀 최소 제곱법을 위한 라이브러리까지 선언하는 코드는 아래와 같습니다. # 선형 회귀 최소 제곱법을 위한 라이브러리 선언 및 Source Data # numpy 라이브러리를 선언 i.. 2021. 6. 4. Python opencv 이용하여 채널 분리 및 병합하는 방법 안녕하세요 이번 포스팅은 opencv 이용하여 채널 분리 및 병합하는 방법에 대해서 포스팅을 하도록 하겠습니다. 영상이나 이미지의 채널을 나누고 합치면서 원하는 이미지 상태를 구현할 수 있습니다. opencv를 이용하여 채널 분리 및 병합 코드 구현 : opencv를 이용하여 채널을 분리하고 그 분리된 채널들을 병합해보도록 하겠습니다. 채널은 Blue, Green, Red로 분리할 수 있으며, 채널을 분리하는 코드 및 병합하는 코드를 사용하시면 주의해야 할 점이 병합 시 채널의 순서를 바꾸면 기존에 가지고 있던 원본 이미지와 다른 이미지로 변환이 됩니다. 또한 특정 채널을 빈 이미지로 대체하여 출력할 수도 있습니다. 그럼 일단 먼저 코드 분석을 먼저 설명드리도록 하겠습니다. # opencv 라이브러리 선.. 2021. 3. 17. Python opencv 이용하여 이미지 가장자리 검출하는 방법 안녕하세요, Davey입니다. 오늘 포스팅할 내용은 opencv로 원하는 이미지에 가장자리를 검출하는 방법에 대해서 설명 드리도록 하겠습니다. 총 3가지 방법인 Canny, Sobel, Laplacian 으로 나눠서 설명 드리도록 하겠습니다. opencv를 이용하여 가장 자리 검토 방법 1 - Canny : 가장자리 검토 후 출력하는 코드는 3개로 구성이 되어 있습니다. Canny, Sobel, Laplacian 이렇게 3개를 가지고 구현을 하려고 합니다. 각 각 하나씩 코드와 함께 설명 드리겠습니다. 처음으로 Canny에 대해서 먼저 설명 드리도록 하겠습니다. (이미지 불러오고 라이브러리 선언하는 것은 Canny 코드에만 적용하였습니다.) #opencv 라이브러리 선언 import cv2 #원본 이미지.. 2021. 3. 6. Python opencv 이용하여 이미지 채널 범위 병합하는 방법 안녕하세요, Davey입니다. 오늘 포스팅할 내용은 opencv로 HSV 값을 추출하고 추출한 다중 값을 합치는 코드를 작성하려고 합니다. 이 부분은 이전 HSV 관련 내용으로 포스팅한 내용을 보시고 오는 걸 추천 드립니다. opencv를 이용하여 채널 범위 병합(addWeighted) : 'addWeighted'는 영상이나 이미지를 색상 검출할 때 cv2.inRange()의 영역이 한정되어 색상을 선정하는 것이 한정되어 있기 때문에 병합을 위해서 사용하는 것으로 이해하시면 됩니다. (이 부분은 지금 공부하면서도 약간 애매해서 더 공부는 해봐야 될 거 같습니다. ) 병합 작업을 위해서 병합 효과를 줄 이미지를 불러와야 합니다. 이 부분에 대한 코드와 채널 범위 병합하는 것에 대해서 설명 드리도록 하겠습니.. 2021. 3. 5. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음
