딥러닝 공부방

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 변량효과모형과 혼합효과모형에서의 가정과 모형식을 알아보겠습니다. 변량효과모형과 혼합효과모형에서 주요 모수에 대한 통계적 추론 방법을 알아보겠습니다. 변량효과모형 - Random Effect Model (1) 모형식 설계 이원배치 분산분석에서의 변량효과모형의 모형식은 다음과 같이 설계할 수 있습니다. (2) 변량효과모형 가정 변량효과모형은 다음과 같이 가정할 수 있습니다. (3) 가설검정 변량효과모형에서의 평균은 확률변수입니다. 따라서 분산에 관심이 있습니다. 가설검정은 다음과 같이 설정할 수 있습니다. (4) 분산분석표 유의하지 않는 요인의 처리효과는 오차에 흡수시켜 다시 분석합니다. (5) 처리수준 분산 추정 MSE, MSA..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 요인이 두 개이고 각 처리에 하나의 관측값이 있는 경우, 각 요인의 처리효과를 확인하기 위해 어떻게 모형을 설정하는지 알아보겠습니다. 고정효과 모형 하에서의 통계적 추론을 알아보겠습니다. 이원배치 분산분석 이원배치 분산분석의 실험을 설계하면 다음과 같습니다. 요인 A의 수준 수는 p, 요인 B의 수준 수는 q일 때 p X q 처리를 완전 확률화 하여 실험을 진행한다고 가정하겠습니다. 자료구조는 다음과 같이 확인할 수 있습니다. 여기서 요인A와 요인B가 있는데, 두 요인 모두 실험자가 결정하는 것을 고정효과모형(fixed effect models) 두 요인 모두 무작위로 선택하는 것은 변량효과모형(random effect mod..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. OpenCV 명령어 출처 : docs.opencv.org/4.3.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 다양한 외곽선 함수 외곽선 함수에 대한 자세한 정보는 docs.opencv.org/4.3.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html 에서 확인하실 수 있습니다. (1) cv.arcLength() 외곽선 길이를 반환합니다. (2) cv2.contourAr..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 출처 : docs.opencv.org/4.3.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 외곽선 검출 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업 입니다. 바깥선 외곽선뿐 아니라 옵션을 적용함으로써 안쪽 외곽선도 검출할 수 있습니다. 외곽선 간의 상관관계도 알 수 있으며, 외곽선의 계층 구조도 표현할 수 있습니다. 외곽선 객체의 표현 방법은 numpy.ndaaray, shape=(k, 1, 2) (k는..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 영상의 모폴로지 - 열기와 닫기 - cv2.morphologyEx 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서는 영상의 모폴로지 - 열기와 닫기에 대해 공부해보았..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 영상의 모폴로지 - 침식과 팽창 - cv2.erode, cv2.dilate, cv2.getStructuringElement 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 이진 영상 처리 - 지역 이진화 - cv2.adaptiveThreshold 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서는 지역 이진화 방법에 대해 공부해보았습니다..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 이진 영상 처리 - 자동 이진화 - Otsu 방법 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서는 자동으로 임계값을 설정해주는 Otsu 이진화 방법에 대해 공부해보..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 자동 이진화 영상 이진화 처리시 임계값은 경험에 의존해 임계값을 설정하는 것이 일반적입니다. 하지만 영상이 조명이나 환경에 따라서 픽셀 값이 미세하게 변화합니다. 영상마다 사용할 수 있는 임계값이 있는데 임계값을 자동으로 설정해주는 방법이 있습니다. 가장 유명한 방법인 Otsu 이진화 방법에 대해 알아보겠습니다. Otsu 이진화 방법 이진화의 임계값을 구분하는 가장 좋은 방법으로 많이 이용하고 있습니다. 입력 영상이 배경(b..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 영상의 이진화 - Binarization 영상의 이진화는 영상의 픽셀 값을 0 또는 255(1)로 만드는 연산입니다. 0은 검정색, 255는 흰색을 의미합니다. 이진화를 하는 이유는 1. 배경과 객체를 구분, 2. 관심 영역과 비관심 영역 구분 입니다. 마스크 영상도 이진 영상의 한 형태라고 볼 수 있습니다. 1. 그레이스케일 영상의 이진화 그레이스케일 영상의 이진화는 픽셀 값이 임계값을 넘으면 0(검은색) 임계값 보다 낮으..