ComputerVision Jack

scikit_learn예제 - 유방암 데이터를 갖고 모델 앙상블 하여 결과 도출 Model Ensemble from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn import svm from sklearn.neural_network import MLPClassifier #필요한 라이브러 import 및 sklearn import. NB 모델, SVM, MLP 3가지 모델을 앙상블 할 계획이다. data = ..

logistic regression 데이터를 생성해서 분류해보기. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize %matplotlib inline %config InlineBackend.figur_format = 'retina' #딥러닝에 필요한 라이브러리 import np.random.seed(seed=1) W = np.array([3./4.,1.0,-4./5.]) N=50 dim=2 K=2 scale=1 T=np.zeros((N,K),dtype=np.uint8) X=scale*np.random.rand(N,dim) print(X.shape) #데이터를 생성한다. 50개의 데이터를 2차원으로 생..

아이템을 먹어 꼬리를 물어가는 snake게임 구현 링크드 리스트로 구현했으며, 새로운 노드를 뒤에 추가하는 아이디어로 작업하였다. 디자인을 입혀, 킹공이 바나나를 탐색하는 스토리를 진행하는 게임으로 아이디어를 구상하였다. 우선 phase를 나누어 시작과 main 엔딩 총 3부분으로 나누어 작업하였다. Render함수를 통하여 structure 디자인을 입히고, 링크드 리스트 노드 구현을 응용하여 코딩하였다. 아이템을 먹으면 꼬리가 생기고, 벽에 닿거나 스스로의 몸통 부분에 닿을 경우 게임은 종료 된다.

동영상 파일을 읽어 FaceDetect 하는 프로그램 Face영역을 사각형 바운딩 박스로 검출하고 얼굴 위에 모자와 안경을 씌운다. 케스케이드 분류기 동영상에서 frame을 읽어와 cascade 분류기를 사용하여 얼굴과 눈을 검출한다. [Main 함수] int main() { VideoCapture cap("../_res/example.avi"); if (!cap.isOpened()) { cerr frame; if (frame.empty()) break; detect_face(frame); if (waitKey(delay) == 27) break; } waitKey(); return 0; } #VideoCapture클래스로 동영상을 읽어와 작업한다. 첫 if문은 동영상을 검출하여 동영상이 잘 읽혀왔는지 ..

영상에 대해 Perspective Transform을 적용하고 싶은 영역의 4점을 찍고, 목적 영상에 4점을 찍으면 그 점으로 Transform이 적용된다. 또한 영상에대한 잡음제거도 적용된다. [Perspective Transform] buff = imread("../_res/card_noise.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); #효과를 적용할 이미지를 읽어온다. dst = Mat::zeros(buff.size(), CV_8UC3); #읽어온 이미지 크기 만큼, 결과 영상을 출력할 Mat객체를 생성한다. setMouseCallback("buff", on_mouse); #마우스 연산이 필요하기 때문에 mousecallback 시스템 함수를 생성한다. void on_mouse(int event,..

영상에 대해 키보드로 입력 받아 보고 싶은 필터링을 적용하여 출력하기 (가우시안, 미디언, 비등방 필터링) [가우시안 필터링] Mat Gaussian(Mat image) { int filtersize = 0; double sigma = 3.0; Mat operation(image.size(), CV_8U, Scalar(0)); Mat buff(image.size(), CV_64F, Scalar(0)); int dim = static_cast(8 * sigma + 1.0); if (dim < 3) dim = 1; if (dim % 2 == 0) dim++; int dim2 = dim / 2; double* Mask = (double*)malloc(sizeof(double) * dim); for (int i..

영상을 읽어와 동전별로 검출한 후, 값을 결과로 출력하는 프로그램 우선 위 이미지가 입력으로 프로그램에 들어오게 된다 따라서 프로그램이 10원과 100원 500원을 각각 검출하여 동전의 총합을 구하는 프로그램을 구성했다. Mat image = imread("../_res/coin.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); CV_Assert(!image.empty()); #우선 Mat객체에 이미지를 읽어와 작업환경을 생성합니다. 이미지가 들어 있는 폴더의 경로를 잘 설정한다. 흑백 (그레이 스케일)으로 읽어온다. Mat EdgeImage(image.size(), CV_8U, Scalar(0)); CannyEdgeDetection(&image, &EdgeImage, 4.5, 30.0, 60.0); #엣지 ..