SMALL 🖊️Data Analysis14 [OpenCV & Dlib] snow카메라처럼 얼굴 인식 Study. OpenCV & Dlib 1. 필요한 라이브러리 불러오기 # [1] 필요한 라이브러리 불러오기 import cv2, dlib, sys #cv2 : 이미지 처리 라이브러리 / dlib : 얼굴 인식을 위한 이미 처리 라이브러리 / numpy : 행렬 연산 라이브러리 import numpy as np 2. 사용할 비디오 불러오기 # [2] 사용할 비디오 불러오기 scaler = 0.3 # 크기를 3/10 으로 맞춘다. detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib.get_frontal_face_detector() : 일굴 디텍터 모듈을 초기화한다. predictor = dlib.shape_predictor() # dlib.shape_predictor(.. 2021. 7. 27. [OpenCV & Yolo] 이미지에 있는 객체 인식 Study. OpenCV Yolo를 사용하여 영상 내에서 사물 인식하도록 하는 공부 전에 이미지 내에 있는 객체를 인식하는 먼저 공부해보았다. Python OpenCV Yolo 1. 필요한 라이브러리 import import cv2 import numpy as np OpenCV와 numpy를 불러온다. OpenCV 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 프로그래밍 라이브러리(Tensorflow, Torch/PyTorch, Caffe 등의 딥러닝 프레임워크 지원) 2. Yolo 불러오기 # Yolo 로드 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") # weights, cfg파일을 불러와서 yolo의 네트워크와 연결한다. classes = [] #class 배.. 2021. 7. 23. [영상분석] 딥러닝의 영상분석 3가지 Study. 영상분석 딥러닝으로 할 수 있는 영상분석은 정말 많다. 그러나 영상분석 이전에 이미지 분류 공부부터 해보는 것이 좋다. 나는 지난 2주 동안 이미지 분류 공부를 했기 때문에 영상 분석으로 넘어가 보려고 한다. 들어가기에 앞서서 사전 공부를 하였다. 딥러닝의 영상 분석은 이미지 분류(Image Classification), 사물 인식(Object Detection), 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) 이렇게 3가지로 나눌 수 있다. (1) 이미지 분류(Image Classification) 먼저 이미지 분류는 특정 이미지에 대해서 특징(feature)을 추출한 값을 통계적으로 분석하였을 때 그 특정 이미지의 값이 가장 높게 나오게 하는 것이다. 결론적으로 어떤 사물이 있는.. 2021. 7. 22. [Python] 다시 도전한 X-ray 사진을 분석한 폐렴 진단 Study. X-ray 사진을 분석한 폐렴 진단(With Kaggle) [코드 분석과 흐름] [1] 사전 정리 X-ray 사진에서 혼탁 현상이 없으면 정상이고 있으면 폐렴이다. 데이터셋은 train, test, val로 구성되며, 총 5,863개의 X-Ray 이미지와 2개의 카테고리(폐렴/정상)가 있다. 이 데이터는 1~5세 소아 환자들의 X-ray 데이터이다. [2] 필요한 라이브러리 import 하기 import pandas #pandas : dataframe 데이터 타입을 참고하여 테이블 형식의 데이터를 다루기 위해 사용하는 라이브러리 import os #os : 파일 안에 있는 데이터를 불러올 때 glob랑 같이 사용 import glob #glob : 파일디렉토리를 불러올 때 os랑 같이 사용 .. 2021. 7. 16. [Python] X-ray 사진을 분석한 폐렴 진단 Study. X-ray 사진을 분석한 폐렴 진단 [코드 분석과 흐름] 1. 사전 지식 폐 속에 세균이나 바이러스로 인해 고름, 혈액 등이 차 있으면 x-ray 투과율이 떨어지며, 이로 인해 구름 같은 모양의 음영이 관찰된다면 '폐렴'이라고 진단할 수 있다. 2. 사전 설정 필요한 라이브러리를 불러온다. 사용할 데이터 파일을 불러와서 넣어준다. # 학습할 정상인과 페렴환자 데이터와 테스트할 정상인과 폐렴환자 데이터 총 4개를 불러온다. for file in train_file_0: img_cropper(file, path+ "/train/NORMAL/", "./data_pre/train/NORMAL/") for file in train_file_1: img_cropper(file, path+ "/train.. 2021. 7. 13. [Python] 손글씨 이미지 데이터 분류 Study. 손글씨 이미지 데이터 분류 [코드 분석과 흐름] 손글씨 숫자 이미지 데이터를 분석하여 모델을 만들고 숫자를 학습시킨 후 테스트용 데이터를 통해 모델 검증 ㅏkeras에서 제공하는 라이브러리를 이용하여 1. 사전 설정 tensorflow와 keras, numpy, matplotlib을 import 한다. 2. 데이터 탐색 mnist_data = tf.keras.datasets.mnist : keras에서 제공하는 MNIST 데이터를 불러온다. 불러온 데이터를 훈련용과 테스트용으로 나눈다. 데이터가 제대로 로드되었는지 matplotlib을 이용해서 직관적으로 확인해본다. 데이터들을 훈련시키기 위해 전처리를 한다. 이미지 픽셀의 컬러 정보는 255개이기 때문에 255로 나누어서 0과 1 사이의 값.. 2021. 7. 13. 이전 1 2 3 다음
