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Computer Engineering/딥러닝14

OpenCV03_동영상로드 import cv2 ### 동영상 읽고 출력하기 cap = cv2.VideoCapture('./video.mp4') # 웹캠 연동 방법 - 0 # cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened() : # ret : 읽기 성공 여부 (T/F) ret, frame = cap.read() # 영상을 모두 플레이하면 닫는 기능 if not ret : print('이미지 읽기 실패 또는 전체 영상 재생 완료') break cv2.imshow("video", frame) # 3000 -> 3초 key = cv2.waitKey(33) # 숫자 1을 누르면 재생 멈추는 기능 if key == 49: # 49는 숫자 1 break cap.release() cv2.destroyAllWin.. 2023. 7. 6.
OpenCV02_이진화(흑백 이미지) ### Gray와 Binary 이미지 - Gray 이미지 : 0~255의 픽셀로만 구성된 흑백 이미지 - binary(이진) 이미지 : 0(검정), 255(흰색)으로만 구성된 이미지 #### Gray 이미지 만들기 ##### 이미지를 읽어올 때 'cv2.IMREAD_GRAYSCALE'를 이용해 흑백으로 불러오기 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('./meet.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.imshow(img, cmap='gray') ##### 컬러 이미지로 읽은 후 gray 이미지로 변환하기 img = cv2.imread('./meet.jpg', cv2.. 2023. 7. 3.
OpenCV01_이미지로드 아나콘다 관리자로 실행해서 아래 라이브러리 설치 ### OpenCV - 1996년에 인텔에서 시작됨 - 컴퓨터비젼(이미지 처리), 머신러닝 등과 관련된 다양한 알고리즘 지원 - C++, Java, Python 등 언어 지원 - Numpy, Matplotlib 라이브러리와 호환이 좋다 - OpenCV로 이미지 로드 -> np의 배열 import cv2 #### cv2를 이용하여 이미지 출력 # 이미지 가져오기 img = cv2.imread('meet.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 이미지 출력 cv2.imshow('meet', img) # 창 닫기 cv2.waitKey(0) # 키보드 입력이 들어올 때까지 기다림 cv2.destroyAllWindows() # OpenCV로 이미지 로드 -> .. 2023. 7. 3.
mlp_손글씨숫자 이미지_다중분류 # ex05_mlp_손글씨숫자 이미지_다중분류 ### 목표 - 신경망을 활용해서 다중분류에 필요한 keras의 기능을 활용해보자 - 이미지 데이터를 다루는 방법을 이해해보자 - 직접 손으로 쓴 글씨를 인식하는 것까지 연결해보자 # 환경셋팅 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 손글씨 숫자 데이터 불러오기 from tensorflow.keras.datasets import mnist # 불러오기 data = mnist.load_data() data (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 크기확인 print(X_train.shape, y_train.s.. 2023. 6. 29.
mlp_활성화, 최적화함수 비교_패션데이터(ing)_다중분류 # ex04_mlp_활성화, 최적화함수 비교_패션데이터(ing)_다중분류 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 의류 분류 데이터 불러오기 from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist data = fashion_mnist.load_data() data #((3차원 배열, 1차원 배열), (3차원 배열, 1차원 배열)) # (X_train, y_train), (X_test, y_test) (X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() # 끝의 일반괄호는 알아서 unpacking 되기 때문에 생략해야 .. 2023. 6. 29.
iris 데이터_다중분류 # ex03_iris데이터_다중분류 ### 목표 - iris 데이터 활용하여 붓꽃 품종을 분류해보자 - 신경망에서 다중분류 학습하는 모델을 만들어보자 # 환경셋팅 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 훈련셋, 테스트셋 분리하는 도구 가져오기 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris # 데이터 살펴보기 data = load_iris() data # bunch 객체 - 데이터 묶음 # {key:value} => 데이터 접근 시 dictionary 처럼 활용 # 키값들만 확인할 때 => 데이터.k.. 2023. 6. 27.

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