중복 행 제거subset: column label or sequence of labels, optionalkeep: first: 첫 번째 항목을 제외한 중복 항목을 삭제last: 마지막 항목을 제외한 중복 항목을 삭제False: 모든 중복 항목을 삭제ignore_ind

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector입력 영상 크기:300x300픽셀값범위: 0 ~ 255 (0 ~ 1인 함수도 존재)색상채널순서:BGR (RGB인 함수도 존재)평균픽셀값

명함은 흰색이고, 배경은 충분히 어둡다.명함은 각진 사각형 모양이고, 가로, 세로비율 9:5 이다.명함은 충분히 크게 촬영되었다.수행과정: 이진화 > 외곽선 검출 & 다각형 근사화 > 투명 변환 > OCR컬러 정보가 크게 중요하지 않은경우, 그레이 스케일 영상으로 변환

OpenCV에서는 cv2.VideoWriter 클래스를 이용하여 일련의 프레임을 동영상 파일로 저장할 수 있음일련의 프레임은 모두 크기와 데이터 타입이 같아야함동영상 파일의 코덱, 압축방식, 색상, 픽셀 포맷 등을 정의하는 정수값주요 Fourcc 예제:cv2.Video

OpenCV에서는 카메라와 동영상으로부터 프레임(frame)을 받아오는 작업을 cv2.VideoCapture 클래스 하나로 처리함index: camera_id+ domain_offset_id시스템 기본 카메라를 기본 방법으로 열려면 index에 0을 전달apiPrefe

OpenCV는 영상에선, 도형, 문자열을 출력하는 그리기 함수를 제공선그리기: 직선, 화살표, 마커등도형그리기: 사각형, 원, 타원, 다각형등문자열출력그리기 알고리즘을 이용하여 영상의 픽셀값 자체를 변경원본 영상이 필요하면 복사본을 만들어서 그리기& 출력그레이 스케일

Region of Interest영상에서 특정 연산을 수행하고자 하는 임의의 부분 영역OpenCV는 일부 함수에 대해 ROI 연산을 지원하며, 이때 마스크 영상(mask image)을 인자로 함께 전달해야함(e.g.) cv2.copyTo(), cv2.calcHist()

cv2.add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) -> dstsrc1: (입력) 첫 번째 영상 또는 스칼라src2: (입력) 두 번째 영상 또는 스칼라dst: (출력) 덧셈 연산의 결과 영상mask: 마스크 영상dtype:

shape:각 차원의 크기. (h, w) 또는(h, w, 3)dtype:원소의 데이터타입. 일반적인 영상이면 numpy.uint8 지정arr:생성된 영상(numpy.ndarray)참고사항:numpy.empty() 함수는 임의의 값으로 초기화된 배열을 생성numpy.ze

OpenCV는 영상 데이터를 numpy.ndarray로 표현ndim: 차원수. len(img.shape)과같음.shape: 각 차원의크기. (h, w) 또는(h, w, 3)size:전체 원소 개수dtype:원소의 데이터타입. 영상 데이터는 uint8.그레이 스케일 영상

OpenCV에서 불러온 컬러 영상 데이터는 BGR 순서이지만, Matplotlib는 영상 데이터의 색상 순서가 RGB 순서라고 간주함→ cv2.cvtColor() 함수 이용하여 색상 순서를 변경해야함plt.imshow() 함수에서 컬러맵을 cmap='gray' 으로 지

OpenCV 도움말사이트(4.x 버전): https://docs.opencv.org/4.x/filename: 불러올 영상 파일 이름(문자열)flags: 영상 파일 불러오기 옵션 플래그cv2.IMREAD_COLOR: BGR 컬러 영상으로 읽기(기본값)shape

pip install opencv-python추가모듈까지 설치 → pip install opencv-contrib-python명령 프로그램메모장+ 명령프롬프트주피터노트북(Jupyter Notebook)웹브라우저에서 파이썬 코드를 작성& 블록 단위 실행마크업 언어와 그림

iter('순회 가능한 객체') → iteratoriter('호출 가능한 객체', '반복 감시자') → 특정 값을 지정하여 더 이상 값을 꺼내재 않도록 설정next(iter()) → iterator 값을 순서대로 꺼내다가 더 이상 꺼낼 숫자 없으면 에러 발생Refere

데이터를 불러오는 동시에 여러가지 전처리를 쉽게 구현 할 수 있는 tf.keras의 기능data augmentation → overfitting 방지Reference1) 제로베이스 데이터스쿨 강의자료

로컬 환경에 저장되어 있는 파일을 읽기미리 이미지 데이터를 모두 불러오는게 아니라 그 때 그 떄 처리를 하는 것속도도 더 빠르다buffer_sizebuffer_size shuffle 정도데이터가 5만개이면 5만번하고 시작할 수도 있지만 큰 의미가 없을 때도 있다 ->

모델구조 & weightsepoch마다 저정한다면 그때 생성된 모델 -> checkpointsh5, pb, ckpt 등 모델 확장자weights만 저장 하므로, 저장공간이 절약됨.save_best_only=True 이전 현재 성능을 비교해서 좋은 것만 남김 save_b

TensorFlow에서 제공하는 시각화 툴학습하는 중간의 그래프나 여러가지 정보를 Web UI로 조회 가능https://www.tensorflow.org/tensorboard?hl=ko!tensorboard --logdir logs/fit코랩에서 실행%load

Cifar10DataLoader 클래스, build_resnet 모델 이용Reference1) 제로베이스 데이터스쿨 강의자료

$$\\Large{model.compile() \\rightarrow model.fit()}$$optimizer='rmsprop' : Optimizerloss=None : Loss functionmetrics=None : Metricsloss_weights=None :