Logical Scribbles

이번 포스팅에서는 3가지의 이미지들의 유사도를 측정해보자. 학교 수업에서 진행하는 프로젝트 과정에서 이미지 유사도를 측정해야하는 일이 생겨 정리하게 되었다. 먼저 이미지를 불러오고, 이미지들을 확인해보자. 나는 바다 사진 2개와 항공 위성 사진 1개를 준비했다. 바람직한 결과로는 바다 2개의 사진은 유사하다는 결과가, 바다와 항공 위성 사진은 유사하지 않다는 결과가 나와야 할 것이다. import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt image1 = plt.imread('/content/바다_1.jpeg') image2 = plt.imread('/content/바다_2.jpg') image3 = plt.imread('/content/P_SG-KO..

[객체 인식] Selective Search란? (Selective search for object recognition. IJCV, 2013) [객체 탐지] 2-Stage Dectector 와 1-Stage Detector 이번 포스팅에서는 객체 탐지 논문을 읽다보면 많이 등장하는 2 stage detector와 1 stage detector에 대해 알아보자. 2 stage detector와 1 stage detector의 가장 큰 차이 stydy-sturdy.tistory.com Selective Search 알고리즘에 대해 설명하는 위의 글을 보고 이 글을 보면 더 재미있다. 이번에는 이미지에 selective search를 적용하여, 정말로 region proposal이 되는지 확인해보자. 이후,..

이번 시간에는 OpenCV를 이용하여 K-means 알고리즘을 통한 이미지 군집화를 구현해보자. K-means 알고리즘에 대해 잘 모른다면 아래 글을 읽고 따라오면 되겠다. https://stydy-sturdy.tistory.com/19 [기계학습] K-means Clustering 에 대하여이번 포스팅에서는 기계학습 이론에서 자주 나오는 K-means Clustering에 대해 알아보자. 기계학습은 지도학습과 비지도 학습, 크게 두가지로 나뉜다. 지도 학습은 선생님이 문제를 내고 그 다음 바stydy-sturdy.tistory.com 이미지 분할(Segmentation)은 비전 분야에서 이미지를 인식하고 분리하는 것에 있어 기초가 된다. OpenCV에서는 이미지 분할을 위한 K-means cluster..

이번에는 OpenCV 라이브러리를 통해 HOG를 이용한 간단한 객체 인식을 해보도록 하자. OpenCV는 처음 써본다. 코드가 매우 간단하다. (OpenCV에서 많은 것을 지원해주는 듯 하다.) 1. 구현 import cv2 from google.colab import drive drive.mount('HOG') cv2 모듈을 불러오고, 구글 드라이브에 마운트 해준다. from google.colab.patches import cv2_imshow 나는 구글 코랩으로 진행했는데, 코랩에서는 cv2.imshow()를 지원하지 않는다고 한다. 따라서 추가적으로 google.colab.patches에서 cv2_imshow를 불러와야 한다. (처음에 cv2.imshow()로 이미지 출력을 도전하였으나 실패했다.)..