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딥러닝18

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 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.
Python opencv 이용하여 이미지 Hue, Saturation, Value 값 구현 심화학습 이번 포스팅은 기 포스팅한 HSV 값 추출하는 코드의 심화편이라고 생각하시면 됩니다. 그때 HSV 값을 추출하기 위한 코드를 이용하여 간단하게 응용 코드를 만들어 보겠습니다. HSV (Hue, Saturation, Value) 을 이용하여 원하는 색깔 추출 : HSV(Hue, Saturation, Value)를 이용하여 원하는 색깔을 추출하도록 하겠습니다. 색깔의 Range를 아직 제대로 파악하지 못하고 있어서 일단 알고 있는 오렌지 색 Range를 이용하여, 오렌지 색깔만 추출해보도록 하겠습니다. 코드 분석 Before_Orang = cv2.inRange(단일 채널 , 최소값, 최대값) - 오렌지 색깔은 8~20범위라고 합니다. :단일 채널의 값을 이용하여 최소값, 최소값을 조정하여 Orange 색깔만.. 2021. 3. 5.
Python opencv 이용하여 이미지 Hue, Saturation, Value 값 구현하는 방법 안녕하세요, Davey입니다. 오늘 포스팅할 내용은 opencv로 원하는 이미지의 색상을 검출하기 위해서 사용하는 HSV (Hue, Saturation, Value)에 대해서 포스팅 하도록 하겠습니다. HSV (Hue, Saturation, Value) : HSV는 Hue, Saturation, Value로 색을 결정을 합니다. (Hue : 색상 - [0, 179] , Saturation : 채도 [0, 255], Value : 진하기 - [0, 255]) 좀 더 자세하게 표현하면 아래와 같습니다. HSV 개별 설명 1) 색상 (Hue) : 색의 질입니다. 빨강색, 노랑색, 파랑색이라고 하는 표현으로 나타내는 성질이라고 이해하시면 됩니다. 2) 채도 (Saturation) : 색의 선명도입니다. 아무것도.. 2021. 3. 5.
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