Scientific Computing & Data Science

Written by Geol Choi | Oct. 30, 2017 지난 포스팅에서 약속드린 바와 같이, TensorFlow의 Object Detection API의 예제 코드를 분석하고 응용 예제에 대한 설명을 드리겠습니다. 아래 코드 설명을 이해하려면 지난 포스팅에 소개드린 내용대로 코드를 우선 실행해 보시기를 권장합니다. * 본 튜토리얼을 시리즈로 진행되며, 각 링크는 다음과 같습니다:TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part 1. - 개발환경 설정TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part 2. - 코드 설명 및 응용TensorFlow Object Detection API를 이용한 다물체 인식하기 Part..

이번 글은 영상의 히스토그램에 대한 것입니다. 히스토그램은 데이터의 특징을 한 눈에 관찰하기 쉽도록 빈도수에 따라 표현한 막대 그래프입니다. 다음 그림은 히스토램의 한 예인데, 그림에서 보듯이 일정한 나이의 간격(10살)에 따라 각 데이터에 대한 빈도수를 표현한 것임을 알 수 있습니다. [그림 1.] 히스토그램 예. 디지털 영상에서도 히스토그램은 동일한 개념이며, 주로 영상의 밝기 등에 대한 특징을 알아보기 위해 사용됩니다. Adobe Photoshop 등과 같은 거의 모든 이미지 프로세싱 소프트웨어는 히스토그램 기능을 제공하고 있습니다. [그림 2.] (좌)겨울왕국 이미지. (우)Photoshop의 히스토그램 기능. 디지털 영상에서 히스토그램을 이용하면 이미지가 대체적으로 밝은지 어두운지 정량적인 판단..