hamlet-story

이미지 처리에 대한 기초를 OpenCV와 NumPy를 활용하여 설명하도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서는 이미지 읽기, 저장, 기본 속성 확인, 픽셀 값 조작, 그리고 이미지 크기 조정과 같은 기본적인 이미지 처리 작업을 다룹니다. 목차 1. 이미지 읽기 및 표시하기 2. 이미지 저장하기 3. 이미지의 기본 속성 확인하기 4. 이미지의 픽셀 값에 접근하고 수정하기 5. 이미지의 크기 조정하기 이미지 읽기 및 표시하기 이미지 처리의 첫 걸음은 이미지를 읽고 표시하는 것입니다. OpenCV를 사용하여 이미지를 읽는 방법과 간단한 코드 예제를 살펴보겠습니다. OpenCV와 Numpy를 활용하여 이미지 처리에 입문해 봅시다. 먼저, 이미지를 읽어와서 화면에 표시하는 방법을 알아보겠습니다. import cv2 im..

이번 포스팅에서는 이전시간에 배웠던, OpenCV와 Numpy를 이용하여 파이썬에서 이미지를 생성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 초보자도 따라 하기 쉽도록 단계별로 설명하며, 각 예제는 코드와 함께 제공됩니다. 필요한 라이브러리 설치 이미지 생성을 위해서는 먼저 OpenCV와 Numpy를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 간편하게 라이브러리를 설치 할 수 있습니다. pip install opencv-python numpy 단색 이미지 생성하기 이제 단색 이미지를 생성해보겠습니다. 파이썬 스크립트를 사용하여 이미지의 크기와 색상을 조절할 수 있습니다. 아래는 흰 배경의 단색 이미지를 만들고 저장하는 예제 코드입니다. import numpy as np import cv2 # 이미지 크기 설정 wid..

파이썬에서 OpenCV (cv2)을 설정하는 것은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업을 수행하기 위한 중요한 단계입니다. OpenCV 는 이 작업에 특화된 강력한 라이브러리로, 이미지 및 비디오 처리, 객체 검출, 패턴 인식 등 다양한 작업을 지원합니다. 따라서 이번 포스팅에서는 파이썬에서 CV2을 설정하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 목차 1. 설치 2. CV2 모듈 불러오기 3. 이미지 읽기 4. 이미지 표시 5. 비디오 읽기 설치 먼저, 파이썬 환경에 OpenCV 를 설치해야 합니다. 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 설치할 수 있습니다. pip install opencv-python 이 명령은 인터넷에 연결된 상태에서 실행되어야 합니다. CV2 모듈 불러오기 설치가 완료되면 ..

이전에 배열에 대한 개념과 배열을 표현하는 방법에 대해서 다루었습니다. 차원 배열중 2차원 배열로 작업을 할 때 'axis' 인수를 사용하하여 이미지를 전처리 하는 과정이 있는데, 이번에는 이 'axis' 인수를 활용하여 구조를 어떻게 변환 하는지 포스팅 해보도록 하겠습니다. 설명은 아래와 같이 이루어 집니다. 1. axis 2. axis 행(row)과 열(column)로 더하기 axis axis 란 변수에 선언된 배열 차원에서 요소 인덱스 값을 기준으로 행렬 계산에 사용하는 인수 (argument) 입니다. 여기에서 인수 (argument) 란 함수 (function) 을 호출할 때 사용하게 되는 일련의 값들을 말하며, 아래의 예시와 같이 활용이 됩니다. 0~19까지의 숫자로 이루어진 5*4로된 2차원..

기존에 배웠던 차원 배열 개념을 이용해서 어떻게 하면 좀더 이해하기 쉬울까 생각을 하였습니다. 그래서 이번에는 Python 의 numpy 을 할용하여 배열 (array) 을 다루는 방법에 대해서 서술 해 볼려고 합니다. 설명은 아래와 같이 이루어 집니다. 1. numpy 2. numpy 배열 생성하기 - array() 3. numpy 배열 생성하기 - arange() 4. numpy 배열 생성하기 - zeros() 5. numpy 배열 생성하기 - ones() 6. numpy 배열 생성하기 - full() 7. numpy 배열 생성하기 - eye() 8. numpy 배열 변경하기 - reshape() numpy numpy 에 대해서 간단하게 설명드리면 과학 계산을 위한 파이썬 라이브러리로 배열 (arra..

들어가며 2023 기준 간단하게 Python 3.8 기준 내용을 조사한 내용에 대해서 정리 해볼려고 합니다. 따라서 혹여 잘못된 부분이 있을 경우 답글 남겨주시면 감사하겠습니다. ​ 설명은 아래와 같이 이루어 집니다. 1. GIL (Global Interpreter Lock) 2. Thread-Safe 3. Mutex 4. Reference Counting ​ GIL (Global Interpreter Lock) GIL (Global Interpreter Lock) 은 "파이썬(CPython) 인터프리터에 한개의 Thread가 하나의 ByteCode를 실행 할 수 있도록 걸어두는 Lock" 입니다. ​ 먼저 이해를 위해 파이썬(CPython)의 Multi Thread 를 그림으로 확인해 보겠습니다. 보통..