일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 우리들교회
- 빅데이타
- Big Data
- 확률
- Statistics
- Machine Learning
- Artificial Intelligence
- node.js
- nodeJS
- MongoDB
- R
- 김양재 목사
- 주일설교
- 김양재
- 빅 데이타
- data science
- No SQL
- 데이터 과학
- c++
- probability
- 빅 데이터
- 김양재 목사님
- 인공지능
- 통계
- 몽고디비
- Deep learning
- openCV
- WebGL
- 빅데이터
- 딥러닝
- Today
- Total
목록오픈씨브이 (2)
Scientific Computing & Data Science
Written by Geol Choi | Oct. 28, 2017 이번 포스팅은 Windows의 Python 환경에서 Open Source Computer Vision Library인 OpenCV 개발환경을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 포스팅에 설명된 방법 외에도 다양한 방법들이 존재하지만 가급적 쉽게 따라할 수 있는 방식을 소개하도록 하겠습니다.1. Python 2.7 환경에 구축하기Python 2.7 환경에 구축하는 방법은 가장 간단한 방법이며, 다음과 같은 절차로 진행합니다: (1) OpenCV 공식사이트(https://opencv.org)에서 원하는 버전의 OpenCV Windows Package를 다운받아 설치합니다. (2) 설치는 사실 상 압축파일을 해제하는 것에 불과한데, 설치된..
이번 포스팅에서는 cvtColor() OpenCV 함수를 이용하여 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법에 대하여 알아보겠습니다. cvtColor() Prototype은 다음과 같습니다: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ) src – 입력 이미지: 8-bit unsigned, 16-bit unsigned ( CV_16UC... ), 또는 single-precision floating-point.dst – 입력 이미지와 동일한 크기와 뎁스(depth)의 출력 이미지.code – 컬러 공간 변환 코드.dstCn – 최종 이미지의 채널 수; 파라미터가 0이라면 채널 수는 자동으로 src와 code로부터 계산된..