딥러닝 공부방

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. OpenCV 함수만으로 히스토그램 그리기 - cv2.line 활용 이전 포스팅에서는 plt함수를 이용해서 히스토그램을 그렸습니다. 이번 포스팅에서는 OpenCV 함수만으로 히스토그램 그리는 법을 알아보겠습니다. ## OpenCV 함수만으로 히스토그램 그리기 def getGrayHistImage(hist): # 가장 높은 높이가 100으로 제한을 둠 imgHist = np.full((100, 256), 255, dtype=np.uint8) histMax = np.max(hist) # histmax = 255 for x in range(256): pt1 = (x, 100) # 시작점, 좌측 상단 기준 pt2 = (x, 100 - int(hist[..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 영상의 히스토그램 분석하기 히스토그램(Histogram)은 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것입니다. 예를 들어, 그레이스케일 영상에서 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고, 이를 막대 그래프 형태로 표현합니다. 정규화된 히스토그램(Normalized histogram)은 각 픽셀의 개수를 영상 전체 픽셀 개수로 나누어 준 것입니다. 해당 그레이스케일 값을 갖는 픽셀이 나타날 확률을 의미합니다. 1. 영상과 히스토그램의 관계 밝은 영상이면 히스토그램이 전체적으로 오른쪽으로 치우쳐져 있습니다. 어두운 영상이면 히스토그램이 왼쪽으로 치우쳐져 있습니다. 명암비가 확실한 영상이면 히스토그램이 전체적으로 분포해 있습니다. ..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 정리해보았습니다. 수치자료를 범주화하는 방법을 알아보겠습니다. 또, 범주화된 수치자료를 표나 그래프를 이용하여 정리하는 방법을 알아보겠습니다. 4. 표를 이용한 정리(수치형) 4.1 도수분포표 - frequency table 수치자료에 대한 도수분포표를 만들 때에는 관측된 값들을 몇 개의 구간으로 범주화하여 해당 그룹에 속한 관측개체의 빈도로 도수분포표를 만듭니다. 우선, 수치자료의 범주화를 알아보겠습니다. 수치자료를 범주화할 때는 몇 개의 범주로 나눌 것인지와 범주의 경계값을 얼마로 할 것인지 정해야 합니다. 자료의 특성을 고려해 분석자가 임의대로 결정할 수 있습니다. 계급(class) ..