게으른 개발자의 내맘대로 블로그

개인 프로젝트에도 시간을 할애해야하건만 출장이다 회사 프로젝트다 핑계거리가 많아 아무래도 점점 나태해져 가는 듯 하다. 파이썬을 이용한 주식 분석 및 자동 매매 프로그램이 최종 목표이기에 우선은 이미지 처리에 관심을 가져보자. 이미지 처리를 위해서 영상을 회색조로 바꾸어 처리하기도 하지만 R,G,B 각 채널별로 분리를 하기도 한다. 우선 코드를 보자 import cv2 img = cv2.imread( 'masala.jpg' , cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow( 'img' , img) cv2.waitKey( 0 ) b , g , r = cv2.split(img) cv2.imshow( 'img_b' , b) cv2.imshow( 'img_g' , g) cv2.imshow( 'img_r' , r) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() imread 함수를 이용하여 이미지를 읽어 온 후 한번 출력하고 waitKey 함수를 이용해 키보드의 입력을 기다린다. 키보드 입력이 들어오면 읽었던 이미지를 R,G,B 3개의 채널로 분리한 후 각각 채널별로 이미지 출력 후 다시 키보드의 입력을 받은 후 종료하는 간단한 코드이다. 여기서 주의할 점은 우리가 흔히 알고 있는 R,G,B 순서가 아닌 B,G,R 순서로 반환된다는 점이다.

인터넷 서핑하다가 찾은 좋은 글! 영상에서 Convolution 과 Correlation을 쉽게 풀어쓴 글 발견! 이동 : POP It 에 Martin님의 Convolution & Correlation 이해하기 한동안 글이 링크가 깨졌는지 안 읽어졌었는데 오늘 다시 들어가보니 읽어와 진다!! ㅋ 가끔 들어가 개념을 잡도록 하자!

한국에 온 후 사용하던 매트랩을 사용을 못하니 대신할 녀석으로 파이썬을 선택했다 우선 개발 속도가 빠른데다가 문법도 비슷하고 무엇보다 머신 러닝에 강력한 성능을 보여주니 앞으로 테스트 할 일이 있으면 파이썬을 이용해 진행하고자 한다 우선은 파이썬 용 OpenCV를 설치하도록 하자 일단 난 파이참을 이용하니까 파이참에서 설치 법은 다음과 같다. 파이참 메뉴 File -> Setting을 누르면 위와 같은 창이 나타난다. 왼쪽 메뉴에서 Project Interpreter 를 선택하면 오른쪽에 현재 설치 된 항목들이 나타난다. 제일 오른쪽 + 버튼을 누르면 설치할 수 있는 인터프리터들이 나오는 창이 뜬다. 검색창에 openCV를 검색하면 위와 같은 결과들이 나타나는데 그림과 이 opencv-python 을 선택하여 Install Package 버튼을 누르자! 설치가 완료 되면 다음 코드를 입력하고 그림 파일을 코드와 같은 디렉토리에 넣고 간단히 실행 테스트를 해보자 import cv2 fname = '1.jpg' img = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 아래와 같이 이미지가 뜨면 테스트 완료!!