์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ๊ท ํ
- ์๋ํด๋ผ์ฐ๋
- pandas
- DBSCAN
- ๊ตฐ์งํ
- ์ค๋ฒ์ํ๋ง
- PCA
- numpy
- LDA
- datascience
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ ๋ฌธ๊ฐ
- dataframe
- ํ์ด์ฌ
- ํ ์คํธ๋ถ์
- ADP
- opencv
- Python
- Lambda
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ
- iloc
- ํฌ๋กค๋ง
- ๋ ๋ฆฝํ๋ณธ
- ADsP
- ์ฃผ์ฑ๋ถ๋ถ์
- t-test
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ค์ ๋ฌธ๊ฐ
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์๊ธฐ์ฌ
- ์ธ๋์ํ๋ง
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์
- ๋์ํ๋ณธ
๋ชฉ๋ก๐ฅ๏ธ Computer Vision/Opencv (15)
Data Science LAB

1. ๋น ์ค์ผ์น๋ถ ๊ทธ๋ฆฌ๊ธฐ import cv2 import numpy as np # ์ธ๋ก 46 * ๊ฐ๋ก 640, 3 Channel(RGB)์ ํด๋นํ๋ ์ค์ผ์น๋ถ img = np.zeros((460,640,3), dtype = np.uint8) # img[:] = (255,255,255) # ์ ์ฒด ๊ณต๊ฐ ํฐ์์ผ๋ก ์ฑ์ฐ๊ธฐ # print(img) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() numpy๋ฅผ ํ์ฉํ๋ฉด ๋น ์ค์ผ์น๋ถ์ ์ฌ์ด์ฆ๋ฅผ ์ค์ ํ ์ ์๊ณ , ์ง์ ์์ญ์ ์์์ ์ง์ ํ ์๋ ์๋ค. 2. ์ผ๋ถ ์์ญ ์์น import cv2 import numpy as np # ์ธ๋ก 46 * ๊ฐ๋ก 640, 3 Channel(RGB)์ ํด๋นํ๋ ์ค์ผ์น๋ถ img =..

์ ํ๋ธ์์ OpenCV ๊ด๋ จ ์ ์ฉํ ์์์ ์ฐพ์์ ์์ผ๋ก ๊ณต๋ถํด๋ณด๋ ค๊ณ ํ๋ค. ์ฝ๋๋ ๊ฐ๊ฒฐํ๊ณ ์ค๋ช ๋ ์ฝ๊ฒ ์ํด์ฃผ์ ์ ๋ง์ ๋์์ด ๋ ๊ฒ ๊ฐ๋ค. (เธ •_•)เธ ์ ํ๋ธ ์ถ์ฒ : https://www.youtube.com/watch?v=XK3eU9egll8&feature=share 1. ์ด๋ฏธ์ง ์ถ๋ ฅ ์ฌ์ฉํ ์ด๋ฏธ์ง ์ถ์ฒ : https://pixabay.com/ko/photos/%ea%b3%a0%ec%96%91%ec%9d%b4-%ec%a0%8a%ec%9d%80-%eb%8f%99%eb%ac%bc-%ec%a3%bc%eb%b0%a9-2083492/ import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') #ํด๋น๊ฒฝ๋ก์ ํ์ผ ์ฝ์ด์ค๊ธฐ cv2.imshow('img',img) #img ์ด๋ฆ์ ์ฐฝ์ img ํ์ ..