Python
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Opencv 윤곽 검출Python 2021. 4. 12. 19:14
Opencv 윤곽 검출 findContours import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #import imutils # 사진을 불러와서, 적정 크기로 줄인다. img = cv2.imread("Rsc/Flower_CampanulaLactifiora.jpg") img = cv2.resize(img, (300,169)) plt.subplot(2,2,1) plt.title("origin") plt.imshow(img) # 큰 것들을 구분하기 좋게 처리한다. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7,7), 0) plt.subplot(2,2,2) p..
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Python ScikitLearn 손글씨 숫자 인식 2Python 2021. 4. 12. 10:39
이전에 학습 내용(https://infos.tistory.com/3578) 을 불러와서 테스트 난수로 선택된 임의의 숫자를 선택하고 숫자에 해당하는 이미지를 넣어 결과 확인 from sklearn import datasets, svm, metrics, neighbors, model_selection, metrics import joblib import matplotlib.pyplot as plt import random clf = joblib.load('digits.pkl') digits = datasets.load_digits() for i in range(10): plt.subplot(3,5, i+1) plt.axis("off") n = random.randrange(0, 10) plt.title(s..
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Python Random 난수 생성기Python 2021. 4. 12. 10:35
>>> import random ['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'System Random', 'TWOPI', '_Sequence', '_Set', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_ac cumulate', '_acos', '_bisect', '_ceil', '_cos', '_e', '_exp', '_inst', '_log', ' _os', '_pi', '_random', '_repeat', '_sha512', '_sin', '_s..
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Python ScikitLearn 손글씨 숫자 인식 1Python 2021. 4. 12. 10:18
from sklearn import datasets, svm, metrics, neighbors, model_selection, metrics import joblib import matplotlib.pyplot as plt digits = datasets.load_digits() x = digits.images y = digits.target x = x.reshape(-1,64) # Reshape() 관련 참고: https://infos.tistory.com/3577 trainX, testX, trainY, testY = model_selection.train_test_split(x,y, test_size=0.2) clf = svm.LinearSVC() clf.fit(trainX, trainY) pre..
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Python numpy.reshapePython 2021. 4. 12. 10:08
numpy.reshape( a , newshape , order = 'C' ) 새 배열을 만든다. import numpy as np >>> np.arange(7) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(7).reshape(7) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) 하나의 모양 치수는 -1이 될 수 있다. 이 경우 값은 배열의 길이와 나머지 차원에서 유추된다. >>> np.arange(7).reshape(-1) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(7).reshape(1,7) array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> np.arange(7).reshape(-1,7) array([[0, 1, 2, ..
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ScikitLearn 내장 손글씨 숫자Python 2021. 4. 12. 09:37
from sklearn import datasets, svm, metrics, neighbors import matplotlib.pyplot as plt digits = datasets.load_digits() for i in range(50): plt.subplot(5,10, i+1) plt.axis("off") plt.title(str(digits.target[i])) plt.imshow(digits.images[i]) plt.show() >>> digits.images[0] array([[ 0., 0., 5., 13., 9., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 13., 15., 10., 15., 5., 0.], [ 0., 3., 15., 2., 0., 11., 8., 0.], [ 0., 4...
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OpenCv haarcascades 얼굴인식Python 2021. 4. 12. 08:32
얼굴인식 예제 OpenCV에는 트레이너와 감지기가 함께 제공된다. 자동차, 비행기 등과 같은 객체에 대해 고유 한 분류기를 훈련하려면 OpenCV를 사용하여 만들 수 있다. OpenCV에는 이미 얼굴, 눈, 미소 등에 대한 많은 사전 훈련 된 분류 기가 포함되어 있다. 이러한 XML 파일은 opencv/data/haarcascades/폴더에 있다 . OpenCV로 얼굴 및 눈 감지기 예제. import numpy as np import cv2 # XML 분류자를로드. cascadeFace = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cascadeEye = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') #..