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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..

개인적으로 컴퓨터를 하면 컴퓨터 과학의 기본적인 개념에 대해서는 알아야 한다고 생각이 들어 예전에 공부하였던 내용을 토대로 간단하게 작성하려고 합니다. 설명은 아래와 같이 이루어집니다. 1. 배열 (Array) 2. 1차원 배열 (One-Dimensional Array) 3. 다차원 배열 (Multi-Dimensional Array) 3. 배열이 차지하는 메모리 크기구하기 History 배열 (Array) 이 생기기 이전에는 과연 어떻게 사용을 해왔을까 생각을 해보겠습니다. 그때는 변수를 선언한다는 개념만 있었을 것이기 때문에 만약 다양한 그룹에 해당하는 값을 저장한다고 하면 다양한 변수들이 필요했을 것이고, 각각의 변수 사용은 서로 다른 이름을 사용해야 하기 때문에 다른 연산이나 데이터 교환에서도 처리..

오늘은 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 기업인 AWS (Amazon Web Service) 에 대해서 정리 해볼려고 합니다. 혹여 잘못된 부분이 있을 경우 답글 남겨주시면 감사하겠습니다. 설명은 아래와 같이 이루어 집니다. 1. On-Premises 2. Cloud Computing 3. AWS 의 개념 4. AWS 의 제품들 History 과거의 컴퓨터를 보았을 때 CD-ROM 과 USB 와 같이 이동식 디스크등을 이용하여 손쉽게 저장과 이동이 가능하였지만 멀리에 있는 컴퓨터에게 까지 데이터를 전달하기에는 무리가 있었습니다. 또한 급속도로 발전하는 컴퓨터, 그리고 네트워크에 더불어 개인이 사용하는 데이터의 개념이 아닌 다양한 사람들이 공유하며 사용하게 되었기 때문에 데이터의 양은 급속도로 증가하였습니다. 따..

원래 Photoshop 쓰다가 돈이 너무 들어서 그냥 무료 버전쓸려고 최근에 GIMP 를 쓰게 되었습니다. 블로그에는 자주 안했었는데, 간단하게 강조 표시를 하거나, 블러, 등등의 기능을 사용할 때 꽤 좋아서 여기에 포스팅을 하게 되었네요. UTM - Apple M시리즈 에서 Window 를 올려보자 그리고 위의 블로그 처럼 사진의 양이 꽤 많고, 강조를 위해서 간단하게 빨간색 네모 처리를 하지만 이것을 그림판으로 하거나 일반 사진 편집기로 할 때 시간차가 숙련도에 따라 꽤 클거라고 생각이 들었습니다. ​ 좋은 도구를 사용하는 이유는 사용법만 알면 그림판보다 더 빠른 속도로 작업할 수가 있고 더 많은 기능을 쓸 수 있기 때문이구요. ​ 본론으로 넘어가서 이번에는 앞에 나와있는 주제처럼 테두리가 있는 네모..

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..

2023년 기준 기존의 Intel gpu 맥북들은 bootcamp라는 것을 사용했습니다. 하지만 Apple M 시리즈로 넘어가게 되면서 bootcamp 가 지원이 되지 않는 것 같더라고요. 내용은 아래와 같습니다. Boot Camp를 사용하려면 Intel 프로세서가 탑재된 Mac이 필요합니다. https://support.apple.com/ko-kr/102622 마침 저로써는 Window 환경이 필요하기도 해서 무료로 사용할 수 있는 Virtual Machine 프로그램 중 UTM 프로그램을 활용하기로 하였습니다. ​ 설명은 아래와 같이 이루어집니다. 1. UTM 설치 2. Window Image 설치 3. UTM을 활용하여 Window 띄우기 (1) 4. UTM 을 활용하여 Window 띄우기 (2) ..