딥러닝 공부방

OpenCV DNN(Deep Neural Network) 모듈 미리 학습된 딥러닝 파일을 OpenCV DNN 모듈로 실행할 수 있습니다. 순전파(foward), 추론(inference)만 가능하며 학습은 지원하지 않습니다. 1. 네트워크 불러오기 - cv2.dnn.readNet OpenCV로 딥러닝을 실행하기 위해서는 우선 cv2.dnn_Net 클래스 객체를 생성해야 합니다. 객체 생성에는 훈련된 가중치와 네트워크 구성을 저장하고 있는 파일이 필요합니다. cv2.dnn.readNet(model, config=None, framework=None) -> retval • model: 훈련된 가중치를 저장하고 있는 이진 파일 이름 • config: 네트워크 구성을 저장하고 있는 텍스트 파일 이름, config..

학습 데이터 영상 정규화 - Normalization 학습 데이터 영상과 테스트 데이터 영상의 위치, 크기, 회전 등의 요소를 정규화 하면 인식 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 입력 영상의 무게 중심이 전체 영상 중앙이 되도록 위치를 정규화하여 성능을 높여보겠습니다. 무게 중심을 이용한 정규화 방법은 흰색 객체의 x좌표, y좌표를 다 더해서 전체 픽셀수로 나누어서 구현합니다. 무게 중심 정규화 이외에도 회전, 기울기, 크기 정규화를 한다면 더 정확도가 높아질 수 있습니다. 이전 포스팅에서 구현해보았던 HOG&SVM 필기체 숫자 인식 프로그램을 위치 정규화로 성능을 높여보겠습니다. [OpenCV 머신러닝] OpenCV에서 HOG 알고리즘을 이용한 SVM 필기체 숫자 인식 HOG & SVM ..

HOG & SVM 필기체 숫자 인식 픽셀값을 이용하여 SVM을 학습시키는 것보다 HOG 알고리즘으로 추출한 특징 벡터를 이용하여 SVM을 학습시키는 것이 정확도가 더 뛰어납니다. 이번 포스팅에서는 HOG 특징 벡터를 이용한 SVM 학습 방법에 대해 알아보고 필기체 숫자를 인식해 보겠습니다. 필기체 숫자 데이터 필기체 숫자 데이터는 OpenCV 깃허브에서 제공하는 숫자 데이터를 이용했습니다. opencv/opencv Open Source Computer Vision Library. Contribute to opencv/opencv development by creating an account on GitHub. github.com 데이터에는 20X20 숫자 영상이 가로 100개, 세로 50개 총 5000개..

k 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 필기체 숫자 인식 만약 정해진 폰트로 인쇄된 숫자라면 템플릿 매칭으로도 숫자 인식이 가능합니다. OpenCV 필기체 숫자 데이터는 OpenCV 깃허브에서 제공하는 숫자 데이터를 이용했습니다. opencv/opencv Open Source Computer Vision Library. Contribute to opencv/opencv development by creating an account on GitHub. github.com 데이터에는 20X20 숫자 영상이 가로 100개, 세로 50개 총 5000개의 숫자가 있습니다. 각 행에 100개의 데이터가 있고 각 숫자(0~9)는 5줄마다 구분 됩니다. 이 데이터를 이용해서 머신러닝 알고리즘을 학습시키고 추론까지 진행해 보..