Machine Vision / ML / DL

✍ Visual Studio 2019, .Net Framework 4.8, OpencvSharp 4.0 using System; using System.IO; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Dnn; namespace Project { class Program { static void Main(string[] args) { // 정보 파일 const string cfgFile = "yolo_v3/yolov3.cfg"; const string darknetModel = "yolo_v3/yolov3.weights"; // model weights string[] classNames..

✍ 디렉토리 내, 이미지 파일 가져와서 opencv를 통한 이미지 출력 1. 설정한 이미지 저장 경로 내, 이미지 가져오기 2. 디렉토리 내, 첫 번째부터 마지막까지 이미지 저장 경로 받아옴 3. opencv를 통한 경로 내 이미지 가져와서 변수에 저장 4. opencv를 통한 이미지 출력 / 0.001초 import cv2 as cv import os # image count cnt = 0 for i in os.listdir('test_data'): DATASET_PATH = os.path.realpath("test_data/") path = DATASET_PATH + "\\" + i img_color = cv.imread(path) print("image index : ", cnt) # image i..

https://github.com/OpenAOI/anodet GitHub - OpenAOI/anodet: Anomaly detection on images using features from pretrained neural networks. Anomaly detection on images using features from pretrained neural networks. - GitHub - OpenAOI/anodet: Anomaly detection on images using features from pretrained neural networks. github.com https://github.com/openvinotoolkit/anomalib GitHub - openvinotoolkit/anom..

👉 개발 환경 : Jupyter Notebook, Python 3.9, MidiaPipe, Opencv ✍ Source Code / Method 구현부 import cv2 import mediapipe as mp import time class PoseDetector: def __init__(self, mode = False, upBody = False, smooth=True, detectionCon = 0.5, trackCon = 0.5): self.mode = mode self.upBody = upBody self.smooth = smooth self.detectionCon = detectionCon self.trackCon = trackCon self.mpDraw = mp.solutions.draw..

👉 개발 환경 : Jupyter Notebook, Python 3.9, MediaPipe, Opencv ✍ Source Code import cv2 import mediapipe as mp # face detection, 찾은 detection 영역에 임의의 표시를 위해 변수 선언 mp_face_detection = mp.solutions.face_detection mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # For webcam input: cap = cv2.VideoCapture("c:\\face_video.mp4") # Source Video # min_detection_confidence 는 0 ~ 1의 값으로 값을 올릴수록 정교하게 object detection 진행..

import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fashion_minist = keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_minist.load_data() class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pillover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] train_images = train_images/ 255.0 test_i..

Python Opencv tistory 정리는 패스트 캠퍼스 황선규박사님 강의를 기반으로 개인적으로 공부한 내용들을 복습 하는 개념으로 정리하려고 합니다. → 동일한 강의를 잘 정리한 블로그도 참고 했습니다. (강의 외에도 cv, ml, dl에도 도움 되는 블로그) ▶ https://deep-learning-study.tistory.com// 이번 글에서는 인강에 대한 내용을 적기 전에, 기본적인 개념이나 설치 해야 되는 부분들을 간략하게 적어두려고 합니다. 우선 CV란 Computer Vision의 약어로 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 or 동영상으로부터 정보를 추출하는 방법을 뜻함. CV의 응용 분야는 실무에서 하고 있는 Machine Vision과 ML/DL/AI 등 다양한 산업에서 활용 되고 있습니..

▶ 문제 400 x 400 Size Mat Image 생성 5m/s Sleep, Gray Value 1씩 증가 BackGround Max Value 일 때, 다시 5m/s 마다 Gray Value 1씩 감소 ex) 0 - 1- 2 - 3 ... 255 - 254 -253 - ... - 1 - 0 - 1 public void GetPixel() { using (Mat image = new Mat(new OpenCvSharp.Size(400, 400), MatType.CV_8UC1)) { bool bToWhile = true; int SetToValue = 0; while(true) { Thread.Sleep(5); // Gray Max Value Check if (SetToValue == 255) bToW..