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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.
워드클라우드 %pwd !pip3 install WordCloud !pip3 install konlpy from wordcloud import WordCloud from collections import Counter from konlpy.tag import Okt from konlpy.tag import Komoran from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np with open('./data/대한민국헌법.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() okt = Okt() # 명사만 추출 nouns = okt.nouns(text) nouns words = [n for n in nouns .. 2023. 6. 28.
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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