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필자는 머신러닝에 입문한 초보자임을 말씀드리며 이글을 적습니다.  window10을 이용하되, window상에서 리눅스를 사용하고 싶은 독자가 읽어줬으면 한다. window10에 linux를 설치하는 걸 window subsystem for linux 라고 한다. 우선 microsoft store 에 들어가서 ubuntu18.04를 설치한다. 여러가지 버전중에서 본인이 마음에 들어하는 것을 설치하면 된다. command line 라인 상에서 gui를 설치하기 위해서 연결해주는 프로그램이 필요하기 때문에 Xming을 설치한다. https://sourceforge.net/projects/xming/     에서 다운 받아 설치 진행 그림 상단에 설치된 모습 확인 x ming을 실행한다. 좌측하단에 xming이 실행이 된다. 하지만, 특별하게 바뀐건 없다. command window로 이동한다. export DISPLAY==:0.0  명령어 실행 sudo apt-get update sudo apt-get install firefox firefox 다음과 같이 실행되는 걸 확인할 수 있다. firefox상에서 anaconda prompt 를 실행 여기서 리눅스, python3.7을 선택해서 설치를 진행한다. 다음과 같이 Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 와같이 파일이 설치 된것을 확인할 수 있다. bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc conda list 이제 파이참을 설치할거다. 위와 같은 방법으로 firefox로 pycharm으로 가서 pycharm을 설치 한다. https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux pycharm 의 bin 폴더로 이동해서 sh pycharm.sh 실행 sudo apt...

디지털 영상  - 디지털 영상은 2차원 행렬의 형태로 표현되는데, 격자 하나를 하나의 픽셀이라고 부릅니다. 이를 3차원 영상처리에서는 복셀로 부르게 되는데요.  - 각자의 기준점에서 영상 좌표를 지정하고 그리고 변경함에 따라서 선택적으로 영상을 처리할 수 있게 됩니다. Digital Image의 유형은  Binary Image : 0 혹은 1로 나누어진 이미지를 의미하고,   Gray scale image :  color image - RGB color : - HSV color :   H(ue) : 0 : red, 120도 : Green, 240도 : Blue)   S(aturation) : 채도를 의미하고 색이 흐리다 , 진하다를 의미   V(alue) : 명도를 의미, 색이 어둡다 깊다를 의미 사용법 cv2.cvtColor(scr, code) parameter scr : input image code :  - grayscale을 BGR로 변환하기 위해서는 cv2.COLOR_BGR2GRAY를 사용하면 된다. 예제 aaa = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) pl.imshow(aaa) -원래 이미지 결과 이미지

사용법  cv2.filter2D(scr,ddepth,kernel[,dst[,anchor,[,delta,[borderType]]]) parameter src => input 이미지 dst => output 이미지 ddepth =>  delta =>  borderType => 예제 disc = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) cv2.filter2D(dst, -1, disc, dst)

사용법 cv2.getStructutinElement(shape,ksize[,anchor]) parameter shape :  - MORPH_RET : 사각형  - MORPH_ELLIPSE : 타원형  - MORPH_CROSS : 십자 ksize => 커널의 사이즈를 의미 예제 :  element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(7,7)) pl.imshow(element)

사용법 cv2.normalize(src[,dst[,alpha[,beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]]) parameter :  src : input  이미지 dst : output 이미지 alpha : 수치의 표준화를 진행할때 하한값  beta : 수치의 표준화를 진행할때 상한값 norm type :   옵션사항으로 넣지 않아도 분석진행은 가능. dtype :  mask :  예시  cv2.normalize(roihist, roihist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)