image processing14 [데이터 사이언스 스쿨] ml8.1 이미지 처리 기초 ○ 픽셀(pixel) - 각 픽셀은 단색의 직사각형이다. 전체 이미지의 크기를 표현할 때는 (세로픽셀수 x 가로픽셀수) 형식으로 표현한다. - 이미지 데이터를 저장할 때는 픽셀의 색을 표현하는 스칼라 값이나 벡터를 2차원 배열로 표현한다. 파이썬에서는 NumPy의 ndarray 클래스 배열로 표현한다. ○ 색공간(color space) - 픽셀의 색을 숫자로 표현하는 방식 - 그레이스케일(gray scale) : 모든 색이 흑백이다. 각 픽셀은 명도를 나타내는 숫자로 표현된다. 0은 검은색을 나타내고 숫자가 커질수록 명도가 증가하여 하얀색이 된다. 숫자는 보통 0~255의 8비트 부호없는 정수로 저장된다. - RGB(Red-Green-Blue) : 적(Red), 녹(Green), 청(Blue)의 3가지 .. 2021. 5. 7. [edureka!] TensorFlow Object Detection | Realtime Object Detection with TensorFlow | TensorFlow Python #이미지처리 #image #processing #computer #vision #Object #Detection - #TensorFlow #Python #OpenCV #Numpy - object detection #workflow 2019. 8. 26. [HowTo] OpenCV Tutorials # 2 : How to read, display and save image in open cv #이미지처리 #OpenCV #Anaconda #Jupyter #Python - #imwrite - #imread - #imshow 2019. 7. 22. [HowTo] OpenCV Tutorials # 1 : How to install OpenCV on Anaconda on Windows OS #이미지처리 #파이썬 #OpenCV 인스톨 - #Anaconda #Jupyter notebook - #Windows 2019. 7. 18. 이전 1 2 3 4 다음
