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✣ Background 캐니 에지 감지는 널리 사용되는 에지 검출 알고리즘이다. John F. Canny가 2010년도에 개발했으며 OpenCV 에서 캐니 알고리즘을 구현한 cv.Canny() 함수를 제공한다. Canny edge는 그래디언트 크기를 구하고 임계값을 설정해줘서 에지를 검출하면 윤곽선이 너무 두껍게 표현되기 때문에, 이렇게 잡음이 많은 상태에서서 한 점을 결정하여 에지의 굵기(두께)를 얇게 표현하기 위해 적용된 방법이다. 좋은 에지 검출기의 조건은 ❶ 하나의 에지를 하나의 점(한 두께)으로 표현하는 것이기 때문이다. 또한 ❷ 픽셀이 조명에 의해 미세한 영향을 받게 되어 에지가 아닌 점을 에지로 찾거나(false positive) 또는 에지인데 에지로 검출하기 못하는(true false) 오..

✣ 에지 검출(edge detection)은 컴퓨터 비전이 초창기부터 중요하게 다루어온 연구 주제다. 에지는 물체 경계에 있는 점이다. 에지를 완벽하게 검출해 물체의 경계를 폐곡선으로 따낼 수 있다면 분할 문제가 저절로 풀린다. 반대로 영역 분할 알고리즘이 완벽해 물체를 독립된 영역으로 분할하면 에지 검출 문제가 저절로 풀린다. 반대로 영역 분할 알고리즘이 완벽해 물체를 독립된 영역으로 분할하면 에지 검출 문제가 저절로 풀린다. 따라서 둘은 쌍대 문제다. 하지만 둘은 완전히 다른 방향으로 문제 해결을 모색한다. 에지 검출은 특성이 크게 다른 화소에 집중하는 반면 영역 분할은 비슷한 화소를 묶는 방식을 선호한다. ﹡ 1.1. 에지 검출 에지 검출 알고리즘은 물체 내부는 명암이 서서히 변하고 물체 경계는 명..

https://docs.python.org/3/library/functions.html Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions and types built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order.,,,, Built-in Functions,,, A, abs(), aiter(), all(), a... docs.python.org

﹡ 이미지 다중분류 문제에서 CNN을 사용하면 convolution layer 와 ReLU, Batchnorm2d, MaxPool2d를 반복하다가 마지막에는 fully connected layer를 통과해서 softmax를 얻어 분류를 해주어야 한다. 예를 들어 CIFAR10 데이터셋으로 10가지를 분류하는 네트워크를 만든다고 하자. 통상적인 네트웍에서는 CNN 레이어를 통과해서 다양한 특징맵을 뽑아내고 풀링을 해서 사이즈를 반으로 줄인다. (Maxpooling을 한다고 해서 채널수가 줄지는 않는다. 채널별로 각각 풀링해주는 거니까) 충분히 특징맵을 얻었다면 nn.Linear( )를 활용해서 최종적인 출력 노드를 10개로 줄여줘야 할 것이다. 이때 nn.Linear(?, 10)의 ? 부분에 어떤것을 써야..

파이썬의 함수에 인자를 전달할 때, 이는 call by assignment 라는 방식으로 전달된다. 이는 파라미터로 전달받는 객체에 따라 객체의 참조방식이 결정된다는 의미로, 공식 문서에 따르면 Mutual 객체는 call by reference 형태로 참조형으로 변수를 다루며 immutable 객체는 call by value의 형태로 변수를 핸들링한다. - Mutable object: list, dict, set 등의 변경가능한 객체 - Immutable object: str, int, tuple 등의 변경 불가능한 객체 가령 다음과 같은 코드는 전달되는 객체에 따라 파이썬이 변수를 어떻게 핸들링하는지를 보여준다. 출력 결과를 보면 첫번째 코드에서는 함수를 호출할 때 숫자를 인수로 전달받기 때문에 ca..

일반적으로 이미지 데이터는 너비, 높이, 채널 순서로 표현되는 RGB 포맷을 사용한다.예를 들어, 32x32 크기의 컬러 이미지의 경우 (32,32,3) 으로 표현되며, 각 차원은 각각 (행, 열, 채널) 을 나타낸다. 이미지를 (행,열,채) 형식으로 읽고 처리하는 라이브러리는 다음과 같다.NumpyOpenCVMatplotlib (이미지 처리는 아니지만 데이터 시각화 할 때) 이를 확인해보기 위해 numpy 로 랜덤한 정수를 생성하여 3채널 (RGB) 이미지를 생성하는 코드를 작성해 보았다. 생성한 이미지 데이터의 shape을 확인하면 (행,열,채널) 순서로 출력되는 것을 확인할 수 있다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 가상의 이미지 데이터 생..

1. Google colab 에서 구글 드라이브와 연동하기 코랩을 새로 킬 때마다 구글드라이브가 지워지기 때문에 켤때마다 마운트를 해줘야 한다. 2. 파일 - 새노트로 새노트를 만들고 제목을 바꾼다. (확장자는 .py 이어야 한다.) 그 후, 반드시 Ctrl+S 로 저장을 해준다. 3. 다시 작업하는 노트로 돌아온다. drive-MyDrive - Colab Notebooks 폴더에서 방금 만든 .py 파일을 찾아서 더블클릭한다. 4. 오른쪽의 .py 파일에 들어있는 코드를 모두 지우고 import 시킬 코드를 붙여넣는다. 이때 코드 클릭이 안된다면 이걸 좀 왔다갔다 하면.. 코드 클릭이 된다. 5. 작업하는 노트에서 .py 파일이 있는 경로를 복사하여 path를 append 해주면 import를 할 수 ..

파이썬에서는 기본 슬라이싱뿐만 아니라 anylist[start:end:stride] 처럼 슬라이스의 스트라이드 (stride: 간격)를 설정하는 문법도 있다. 이 문법을 이용하면 시퀀스를 슬라이스할 때 n 번째 아이템을 가져올 수 있다. 예를 들어 스트라이드를 쓰면 리스트에서 홀수와 짝수 인덱스를 손쉽게 그룹으로 묶을 수 있다. a = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple'] odds = a[::2] evens = a[1::2] print(odds) print(evens) ['red', 'yellow', 'blue'] ['orange', 'green', 'purple'] stride가 2 이니까 2번째 아이템을 가져올 수 있다. 한편 stride ..