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함수 설명176

[NumPy] 빈 배열 생성하기: np.empty() 사용 및 설명 소개  np.empty(shape, dtype, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 주어진 크기(shape)만큼 메모리를 할당하지만 배열의 값을 초기화하지 않습니다. 즉, 배열 안에 임의의 값(메모리에 남아 있던 데이터)을 포함할 수 있습니다. 이 함수는 빠르게 배열을 생성해야 하지만 초기화할 필요가 없을 때 유용합니다. 다차원 배열을 쉽게 생성할 수 있으며, 메모리 할당만을 수행하므로 매우 효율적입니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 생성 (초기화되지 않은 값으로 채워짐)array_1d = np.empty(5)# 2차원 배열 생성 (2x3 크기)array_2d = np.empty((2, 3))# Fortran 스타일로 배열 생성array_fort.. 2024. 10. 1.
[NumPy] 1로 초기화된 배열 생성: np.ones() 사용 및 설명 소개  np.ones(shape, dtype, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 주어진 크기(shape)와 데이터 타입을 가진 배열을 생성하며 모든 요소를 1로 초기화합니다. 이 함수는 데이터 초기화, 배열 생성, 머신러닝과 같은 다양한 작업에서 유용하게 사용됩니다. 특히, 배열의 크기와 데이터 타입을 쉽게 지정할 수 있어 다차원 배열을 간편하게 생성하는 데 유용합니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 생성 (5개의 1로 채워진 배열)array_1d = np.ones(5)# 2차원 배열 생성 (2x3 크기의 1로 채워진 배열)array_2d = np.ones((2, 3))# 데이터 타입을 지정한 배열 생성array_dtype = np.ones((2.. 2024. 10. 1.
[NumPy] 0으로 초기화된 배열 생성: np.zeros() 사용 및 설명 소개  np.zeros(shape, dtype, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 주어진 크기(shape)와 데이터 타입을 가진 배열을 생성하며 모든 요소를 0으로 초기화합니다. 이 함수는 주로 배열 초기화, 데이터 저장을 위한 빈 배열 생성, 그리고 과학적 계산이나 머신러닝 모델에서 가중치 초기화 등의 작업에서 사용됩니다. np.zeros()는 빠르고 간편하게 0으로 채워진 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 생성 (5개의 0으로 채워진 배열)array_1d = np.zeros(5)# 2차원 배열 생성 (2x3 크기의 0으로 채워진 배열)array_2d = np.zeros((2, 3))# 데이터 타입을 지정한 배열 .. 2024. 10. 1.
[NumPy] 배열 생성: np.array() 사용 및 설명 소개  np.array(object, dtype, ndmin, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 기본 함수입니다. 이 함수는 Python의 리스트, 튜플, 또는 다른 배열 구조를 NumPy 배열로 변환하여 효율적인 수치 계산을 가능하게 합니다. 다차원 배열, 즉 벡터, 행렬 등도 쉽게 만들 수 있으며, 이를 통해 배열 연산 및 다양한 과학적 계산을 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다. 기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 생성array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 2차원 배열 생성array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 3차원 배열 생성array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4.. 2024. 10. 1.
[OpenCV] 비디오 생성 및 저장하기: cv2.VideoWriter() 사용 및 설명 소개  cv2.VideoWriter는 OpenCV에서 비디오 파일을 생성하거나 이미지를 비디오로 저장하는 함수입니다. 이 함수는 프레임을 순차적으로 비디오 파일로 저장할 때 사용되며, 비디오 코덱, 프레임 속도, 파일 형식을 지정할 수 있습니다. 비디오 처리가 끝난 후 결과를 저장하거나, 이미지를 비디오 파일로 변환할 때 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 비디오 저장을 위한 코덱과 출력 파일 설정fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # 코덱 설정 (예: XVID)out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))# 비디오 파일 또는 카메라 프레임을 읽어와 비디오로 .. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 카메라 및 비디오 파일에서 프레임 읽기: cv2.VideoCapture() 사용 및 설명 소개  cv2.VideoCapture는 OpenCV에서 비디오 파일 또는 카메라 스트림을 읽기 위한 함수입니다. 이 함수는 비디오 파일에서 프레임을 추출하거나, 실시간 카메라 입력을 받아 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에서 비디오 데이터를 다룰 때 필수적인 함수로, 객체 감지, 동작 분석, 비디오 처리 등 다양한 작업에 활용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법 (비디오 파일 읽기)import cv2# 비디오 파일 열기video = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')# 비디오 프레임 읽기while video.isOpened(): ret, frame = video.read() if not ret: break # 프레임을 .. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지의 엣지를 보호하며 부드럽게: cv2.medianBlur() 사용 및 설명 소개  cv2.medianBlur는 OpenCV에서 이미지를 부드럽게 만들고 노이즈를 제거하기 위한 필터 중 하나로, 미디언 블러(Median Blur) 필터를 적용합니다. 이 필터는 주어진 커널 크기 내의 픽셀 값을 정렬하여 중앙값(median)을 적용함으로써, 이미지의 노이즈(특히, 소금-후추 노이즈)를 제거하는 데 효과적입니다. 경계선(엣지)이 있는 이미지에서 경계를 유지하면서도 노이즈를 줄이기 위한 전처리 작업에 자주 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 미디언 블러 적용 (커널 크기: 5)blurred_image = cv2.medianBlur(image, 5)# 결과 이미지 창에 표시cv2.im.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 흐리게 만들기: cv2.GaussianBlur() 사용 및 설명 소개  cv2.GaussianBlur는 OpenCV에서 이미지를 부드럽게 만드는 함수로, 가우시안 블러(Gaussian Blur) 필터를 적용하여 이미지의 노이즈를 제거하거나 부드러운 효과를 줄 수 있습니다. 이 함수는 가우시안 커널을 사용하여 이미지의 각 픽셀 주변의 값을 평균 내어 부드럽게 처리합니다. 이미지 처리의 전처리 단계로 자주 사용되며, 특히 경계선 감지 및 객체 인식 전에 노이즈를 제거하는 데 유용합니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 가우시안 블러 적용 (커널 크기: 5x5)blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)# 결과 이미지 창에 표시cv2.. 2024. 9. 29.
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