브이로그

1. Object Detection 2. 컴퓨터 비전의 Task비교 3. Object Detection 실습 4. Two-Stage 모델 5. One-Stage 모델 6. Faster-RCNN위에 주석으로 된 부분에는 1epochs만 돌려놓게 되어있는데 일단은 1epochs만 돌리고 시각화하는 코드인데 지금부터 나오는 코드는 50epochs를 돌린 뒤에 코드인걸 감안했으면 좋겠어  7. Confidence Threshold 8. Non-Maximum Suppression(NMS) 9. IOU(Intersection over Union)이렇게 코드를 진행을 하면 버스를 제외하고는 학습이 잘 되는 모습이야 그래서 학습을 다시 시키던지 아니면 코드를 수정해서 버스도 같이 학습을 할 수 있게끔 만들던지 해야될거..

JUPYTER NOTEBOOK으로 실행한 코드 1. Classification 2. Classification 모델 변천사 3. Classification 실습 4. VGG19 모델 불러오기

더보기모폴로지 처리영상의 밝은 영역이나 어두운 영역을 축소 또는 확대하는 기법cv2.getStructuringElement(구조 요소의 모양, 사이즈)- 구조 요소의 모양 1. 직사각형(cv2.MORPH_RECT) - 가장 단순한 형태로, 모든 요소사 같은 값을 가지는 정사각형 또는 직사각형 - 팽창과 침식 연산에서 동일하게 작동 - 객체 가장자리를 따라 명확한 변화를 줄 때 유용 2. 타원형(cv2.MORPH_ELLPSE) - 가장자리 부분을 더 부드럽게 처리 - 객체의 둥근 모양을 유지하면서 노이즈를 제거하 때 유용 3. 십자형(cv2.MORPH_CROSS) - 중심을 기준으로 수직 및 수평 방향으로 영향 ..

더보기영상의 변환- 영상을 구성하는 픽셀의 배치 구조를 변경함으로 전체 영상의 모양을 바꾸는 작업이미지 이동(translate)원래 있던 좌표에 이동시키려는 거리만큼 연산 변환행렬 M = [1 0 a ] [0 1 b ] x방향으로 a만큼, y방향으로 b만큼 이동하는 행렬cv2.warpaffine()* (0, 0)을 매개변수로 전달하면 입력 영상과 크기가 같은 행렬을 반환* 보간법 알고리즘cv2.INTER_LINEAR: 인접한 4개의 픽셀 값에 거리 가중치를 사용(속도는 빠르지만 퀄이 떨어짐)cv2.INTER_NEAREST: 가장 가까운 픽셀 값을 사용cv2.INTER_AREA: 픽셀 영역 관계를 이용한 재샘플링(영역적인 정보를 추출해서 영상을 세팅하기 때..

관심 영역(ROI, Region od Interest)- 영상 내에서 관심이 있는 영역cv2.selectROI()영상의 이진화(Binarization)- 픽셀을 검은색 또는 흰색과 같이 두 분류의 값으로 나누는 작업- 영상에서 의미있는 관심 영역(ROI)과 비관심 영역으로 구분할 때 사용예) 배경과 객체를 둘로 나눌 때- 영상의 이진화 연산을 할 때 나누느 특정값을 임계값이라고 함cv2.threshold() cv2.THRESH_BINARY: 픽셀값이 임계값을 넘으면 최대값으로 지정하고 넘지 못하면 0으로 지정 cv2.THRESH_BINARY_INV: 임계값을 넘으면 0으로 지정하고 넘지 못하면 최대값으로 지정오츠의 이진화 알고리즘- 자동 이진화 알고리즘- 자동으로 임계값을 구해줌, 임계값을 구..