차쟁이파이썬

AI-Hub의 차량 파손 데이터가 크므로 샘플 데이터를 압축을 푼후 쓰세요https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=581 AI-Hub샘플 데이터 ? ※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며, 데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되www.aihub.or.kr 예시 1)%pwd-->/content# 경로를 변경%cd /content/drive/MyDrive/KDT 시즌 4/13. 컴퓨터 비전/resource/damage/data 예시 2)# ./images/damag..

1. Segmentation* Segmentation은 컴퓨터 비전에서 이미지나 영상을 픽셀 단위로 분할하여 각 영역이 무엇을 나타내는지 구분하는 기술입니다. * 이는 크게 Semantic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉘는데, Semantic Segmentation은 같은 종류의 객체를 동일한 클래스로 분류하는 반면, Instance Segmentation은 같은 클래스 내에서도 개별 객체를 구분합니다. * 이를 통해 의료 영상 분석, 자율주행, 위성 이미지 처리 등 다양한 분야에서 정밀한 객체 인식을 수행할 수 있습니다. * Segmentation 모델로는 U-Net, DeepLab, Mask R-CNN 등이 널리 사용됩니다.압축을 푼 후 활용 하세영~~ 예시 ..

1. 이안류 CCTV 데이터셋* AI Hub의 '이안류 CCTV 데이터'는 우리나라 주요 해수욕장(해운대, 송정, 대천, 중문, 낙산)에서 이안류 발생 여부와 위치를 모니터링하기 위해 구축된 인공지능 학습용 데이터셋입니다. * 해수욕장 주변에 설치된 CCTV 영상을 이미지로 변환하여, 이안류 발생 여부와 위치를 가시화하는 모델 개발에 활용할 수 있습니다. * 이 데이터셋은 이안류 탐지 및 예측 시스템 개발에 필수적인 자료를 제공하며, 해수욕객의 안전을 위한 응용 서비스 구성에 활용될 수 있습니다. * ​이안류는 해안에서 먼 바다로 빠르게 이동하는 폭이 좁은 바닷물의 흐름으로, 기상 상태가 양호한 경우에도 나타나며, 얕은 곳에 있던 해수욕객을 순식간에 수심이 깊은 먼 바다로 이동시켜 인명사고를 유발할 수 ..

1. Object Detection* Object Detection(객체 탐지)은 이미지나 영상에서 특정 객체의 존재 여부를 확인하고, 해당 객체의 위치를 바운딩 박스(bounding box)로 표시하는 기술입니다. * 이는 컴퓨터 비전에서 중요한 분야로, 이미지 내에서 여러 개의 객체를 동시에 탐지하고 분류할 수 있습니다. * Object Detection은 주로 딥러닝 기반의 CNN(합성곱 신경망) 모델을 활용하며, 대표적인 알고리즘으로는 R-CNN 계열(Faster R-CNN, Mask R-CNN), YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot MultiBox Detector) 등이 있습니다. * 이러한 기술은 자율 주행, 보안 감시, 의료 영상 분석, 증강 현실 등 ..

#### OCR 파트 ### 8. OCR * OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 는 이미지나 문서에서 문자를 식별하고 디지털 텍스트로 변환하는 기술입니다. * OCR은 주로 스캔된 문서, 사진 속 글자, 번호판, 손글씨 등의 텍스트를 자동으로 인식하는 데 사용됩니다. * 기본적인 OCR 방식은 이미지 전처리(그레이스케일 변환, 이진화, 노이즈 제거) 후 문자 영역을 감지하고, 문자 패턴을 데이터베이스와 비교하여 최적의 텍스트를 추출하는 과정으로 이루어집니다. * OpenCV와 Tesseract OCR을 사용하면 Python에서 쉽게 구현할 수 있으며, 딥러닝 기반의 EasyOCR, PaddleOCR, Google Vision OCR 등을 활용하면 한글과 ..

길어서 두번째 부분 예제 시작하겠습니다. 3. 영상의 이진화 * 이진화(Binary Thresholding) 는 영상을 흑백(0 또는 255)으로 변환하여 특정 임계값(threshold) 이상인 픽셀을 흰색(255)으로, 이하인 픽셀을 검은색(0)으로 변환하는 과정입니다.  * 이는 객체 검출, OCR(광학 문자 인식), 엣지 검출 등의 전처리 과정에서 중요한 역할을 합니다.  * OpenCV에서는 cv2.threshold() 함수를 사용하여 고정 임계값 이진화, 적응형 이진화, Otsu의 이진화 등을 적용할 수 있습니다.  * 특히, cv2.THRESH_BINARY는 기본적인 이진화 방법이며, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C는 조명이 균일하지 않은 경우에도 효과적으로 이진화를 수..

1.OpenCV * OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 실시간 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 오픈소스 라이브러리입니다.  * Python에서 cv2 모듈을 통해 사용할 수 있으며, 이미지 및 영상의 읽기, 변환, 필터링, 객체 검출, 특징 추출 등의 다양한 기능을 제공합니다.  * 또한, NumPy와의 호환성이 좋아 배열 연산을 활용한 고속 이미지 처리가 가능하며, 머신러닝 및 딥러닝 모델과도 쉽게 연동할 수 있습니다.  * 주로 얼굴 인식, 객체 추적, 증강 현실(AR), 자율 주행 등의 분야에서 널리 활용됩니다. Visual Studio Code를 이용한 OpenCV 예제를 알아보겠습니다. ※가상 환경 만들고 사용하기1. python -m venv v..

1-1. Pokemon Generation One 데이터셋* Pokemon Generation One 데이터셋은 포켓몬 시리즈의 첫 번째 세대(Generation One)에 등장하는 151마리 포켓몬의 이미지와 정보를 포함한 데이터셋입니다.* 이 데이터셋은 주로 컴퓨터 비전과 머신러닝 작업(예: 이미지 분류, 객체 감지, 스타일 전환 등)에 활용됩니다.* 이 데이터 세트에는 149개의 폴더가 포함되어 있으며, 각 폴더에는 각 포켓몬 1세대당 하나씩 포함되어 있으며 각 폴더에는 각 포켓몬당 60개의 이미지가 포함되어 있습니다.* 총 10,000개 이상의 이미지가 있습니다.링크 주소 : https://www.kaggle.com/datasets/thedagger/pokemon-generation-one/dat..

1. 분류(Classification)* 분류(Classification)는 이미지나 비디오에서 객체나 패턴을 식별하고, 이를 미리 정의된 카테고리 중 하나로 분류하는 작업입니다.  * 예를 들어, 이미지에 나타난 고양이와 개를 구별하거나, 특정 물체가 무엇인지를 분류하는 것입니다.* 이 과정은 이미지 데이터를 입력으로 받아, 딥러닝 모델이나 머신러닝 알고리즘을 통해 각 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 예측하는 방식으로 진행됩니다.* 이때 사용되는 대표적인 모델로는 Convolutional Neural Network(CNN)가 있으며, 학습된 모델은 새로운 이미지에 대해서도 빠르고 정확하게 분류할 수 있습니다.* 분류는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.  * 이진 분류와 다중 클래스 분류입니다.* 이진..

1. 컴퓨터 비전* 컴퓨터 비전은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간처럼 이미지나 영상을 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다.* 이는 객체 검출, 이미지 분류, 얼굴 인식, 장면 이해 등 다양한 작업을 포함하며, 주로 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 이미지 속 특징을 추출하고 패턴을 학습합니다.  * 예를 들어, 자율주행 자동차는 컴퓨터 비전을 사용하여 도로의 차선, 보행자, 신호등을 인식하며, 의료 영상 분석에서는 CT나 MRI 이미지를 분석하여 질병을 진단할 수 있습니다.   * 최근에는 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 모델이 발전하면서 컴퓨터 비전의 성능이 크게 향상되었으며, 다양한 산업에서 활발히 활용되고 있습니다. 2. 컴퓨터 비전에서의 프레임워크* 컴퓨터 비전에서 주로 사용하..