분류 전체보기712 8. [Python] Morpological Transfomation 8. [Python] Morpological TransfomationConvolution 기반의 Morphological Operations 알아보기.from configs.config import DATA_PATHimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport cv2import ospath = os.path.join(DATA_PATH, 'images', 'image6.jpg')img = cv2.imread(path)img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)img_gray = cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img_ycrcb = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2Y.. 2022. 8. 15. 7. [Python] Thresholding 7. [Python] Thresholding from configs.config import DATA_PATHfrom IPython.display import display, clear_outputimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport cv2import ospath = os.path.join(DATA_PATH, 'images', 'image5.jpg')img = cv2.imread(path)img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)img_gray = cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img_ycrcb = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2YCrCb)1. Bi.. 2022. 8. 8. 6. [Python] Image Compression 6. [Python] Image CompressionPCA, SVD, DCT 등으로 이미지의 주요 정보만 사용해서 나타내는 방법을 알아보기.DCT는 JPEG, H.264 등 주요 영상 압축 알고리즘에 사용된다.1. PCA영상 신호에서 주성분을 뽑아낸다.h,w의 영상신호이면 주성분은 최대 min(h,w)개를 가질 수 있다.이 주성분들 중 major한 feature만 사용하고, 나머지 주성분은 사용하지 않고 이미지를 복원한다.y,cr,cb = cv2.split(img_ycrcb)h,w= y.shapek = 30pca = PCA(n_components=k)y_pca = pca.fit_transform(y) y_ipca = pca.inverse_transform(y_pca) y_ipca = np.clip(y_i.. 2022. 8. 5. 5. [Python] Histogram Modeling 5. [Python] Histogram Modelingfrom configs.config import DATA_PATHimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport cv2import ospath = os.path.join(DATA_PATH, 'images', 'image5.jpg')img = cv2.imread(path)img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)img_gray = cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img_ycrcb = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2YCrCb)1. Histogram Equalization히스토그램의 빈도를 기반으로 이미지를 처리한.. 2022. 7. 28. 이전 1 ··· 174 175 176 177 178 다음
