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함수 설명176

[OpenCV] 이미지 파일 저장하기: cv2.imwrite() 사용 및 설명 소개  cv2.imwrite는 OpenCV에서 이미지를 파일로 저장하는 함수입니다. 이미지 데이터를 특정 파일 형식으로 저장할 수 있으며, 이미지 처리 작업 후 결과를 파일로 내보내는 데 유용합니다. 이 함수는 다양한 파일 형식을 지원하며, 간단한 옵션으로 압축률을 설정할 수 있습니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 파일 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 이미지를 파일로 저장cv2.imwrite('output_image.jpg', image) # 다양한 옵션import cv2# PNG 이미지 파일로 저장하기 (압축률 설정)cv2.imwrite('output_image.png', image, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,.. 2024. 9. 28.
[OpenCV] 이미지 파일 로드하기: cv2.imread() 사용 및 설명 소개  cv2.imread는 OpenCV 라이브러리에서 이미지 파일을 읽어오는 함수입니다. 파일 경로를 입력하면, 해당 이미지를 NumPy 배열로 변환하여 사용할 수 있게 해줍니다. 이 함수는 다양한 이미지 포맷을 지원하며, 흑백, 컬러 또는 알파 채널을 포함한 방식으로 이미지를 읽어올 수 있습니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('image.jpg')# 읽어온 이미지 출력 (NumPy 배열 형태)print(image) # 다양한 옵션import cv2# 컬러 이미지로 읽기 (기본값)image_color = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 흑백 이미지로 읽기image_grayscale = cv2.im.. 2024. 9. 28.
[PyTorch] 텐서 요소의 합 계산: torch.sum() 설명 소개  torch.sum은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소에 대한 합을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 특정 차원(axis)에서 합계를 구할 수 있는 옵션을 제공하며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. torch.sum은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 요소를 모두 더하거나 특정 차원에서 합계를 구하는 데 유용합니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 합계 torch.sum(tensor)는 텐서의 모든 요소를 더하여 총합을 반환합니다.이 기능은 텐서의 전체 합계를 필요로 하는 다양한 계산에 유용합니다.차원별 합계 torch.sum(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 합계를 계산할 수 있습니다.이 기능은 특히 텐서의 각 차원에서 합계를 구하여 데이.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서 요소의 평균 계산: torch.mean() 설명 소개  torch.mean은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소에 대한 평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 특정 차원(axis)에서 평균을 구할 수 있는 옵션을 제공하며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. torch.mean은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 요소들을 평균 내는 데 유용하며, 통계적 분석과 딥러닝 모델에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 평균torch.mean(tensor)는 텐서의 모든 요소를 더한 후 그 개수로 나눈 값을 반환하여 평균을 계산합니다.이 기능은 텐서의 전체 평균을 필요로 하는 다양한 계산에 유용합니다.차원별 평균torch.mean(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 평균을 계산할 수 있습니다... 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서 요소의 표준 편차 계산: torch.std() 설명 소개  torch.std는 PyTorch에서 텐서의 표준 편차(standard deviation)를 계산하는 함수입니다. 표준 편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 지표로, 통계적 분석 및 데이터 분포의 변동성을 평가하는 데 사용됩니다. torch.std는 특정 차원(axis)에서 표준 편차를 계산할 수 있으며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 표준 편차 torch.std(tensor)는 텐서의 모든 요소를 기준으로 표준 편차를 계산합니다.이 기능은 데이터 세트의 전반적인 분포를 평가할 때 유용합니다.차원별 표준 편차 torch.std(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하여 특정 차원(axis)에서 표준 편차를 계산할 수 있.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서 요소의 최솟값 계산: torch.min() 설명 소개  torch.min은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최솟값을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최솟값을 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최솟값을 계산할 수 있는 옵션을 제공합니다. torch.min은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 최솟값을 구하는 데 유용하며, 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 최솟값 torch.min(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최솟값을 반환합니다.이 기능은 데이터에서 가장 작은 값을 찾고자 할 때 유용합니다.차원별 최솟값 torch.min(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 최솟값과 그 위치를 계산할 수 있습니다.이 기능은 텐서의 각 차원에서 최솟값.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서 요소의 최댓값 계산: torch.max() 설명 소개  torch.max는 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최댓값을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최댓값을 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최댓값을 계산할 수 있는 옵션을 제공합니다. torch.max는 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 최댓값을 구하는 데 유용하며, 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 최댓값 torch.max(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최댓값을 반환합니다.이 기능은 데이터에서 가장 큰 값을 찾고자 할 때 유용합니다.차원별 최댓값 torch.max(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 최댓값과 그 위치를 계산할 수 있습니다.이 기능은 텐서의 각 차원에서 최댓값을.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서의 최소값 인덱스 찾기: torch.argmin() 설명 소개  torch.argmin은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최소값을 가지는 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최소값의 인덱스를 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최소값의 인덱스를 계산할 수 있습니다. torch.argmin은 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 가장 작은 값의 위치를 추적하거나 확인하는 데 매우 유용합니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 최소값 인덱스 torch.argmin(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최소값을 가지는 요소의 인덱스를 반환합니다.이 기능은 데이터에서 가장 작은 값이 어디에 위치하는지를 확인할 때 유용합니다.차원별 최소값 인덱스 torch.argmin(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis.. 2024. 8. 25.
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