Python OpenCV 강좌 : 제 41강 - 색상 맵2021-05-02

색상 맵(Color Map)


색상 맵(Color Map) 색상 맵(Color Map)은 입력 이미지에 순람표(Lookup table) 구조로 이루어진 데이터를 적용합니다. 주로 데이터를 시각화하기 위해 사용되며, 색상의 분포표로 데이터를 쉽게 확인할 수 있습니다. 픽셀값이 1:1로 매칭되기 때문에 선형 구조나 비선형 구조로도 데이터를 매핑해 표현할 수 있습니다. Main...

Python OpenCV 강좌 : 제 40강 - 리매핑2021-01-31

리매핑(Remapping)


리매핑(Remapping) 리매핑(Remapping)은 입력 이미지에 기하학적인 변형을 적용하는 방법입니다. 기하학적 변환에서 다루었던 아핀 변환(Affine Transform)과 원근 변환(Perspective Transform)은 이미지에 변환 행렬을 적용하여, 이미지를 변경합니다. 리매핑은 이미지에 변환 행렬 연산을 적용하는 것이 아닌, 비선형 변환을 적용할 수 있습니다. 즉, 픽셀들의 좌표를 임의의...

Python OpenCV 강좌 : 제 39강 - 마우스 콜백2020-12-26

마우스 콜백(Mouse Callback)


마우스 콜백(Mouse Callback) 콜백(Callback) 함수는 매개 변수를 통해 다른 함수를 전달 받고, 이벤트가 발생할 때 매개 변수에 전달된 함수를 호출하는 역할을 합니다. 즉, 특정한 이벤트가 발생하면 다른 함수를 실행하는 함수입니다. 마우스 콜백은 윈도우에 마우스 이벤트가 발생했을 때, 특정한 함수에 이벤트를...

Artificial Intelligence Theory : 강화 학습2020-11-02

강화 학습(Reinforcement Learning)


강화 학습(Reinforcement Learning) 강화 학습(Reinforcement Learning)은 머신 러닝(Machine Learning)의 분야 중 하나로, 행동주의(Behaviorism) 심리학 이론을 토대로 구현된 알고리즘입니다. 행동주의는 모든 동물은 학습 능력을 가지고 있으므로, 어떤 행동을 수행했을 때 보상(reinforcement)이 있다면 보상을 받았던 행동의 발생 빈도가 높아진다는 이론입니다. 이러한 이론을...

Artificial Intelligence Theory : 비지도 학습2020-09-30

비지도 학습(Unsupervised Learning)


비지도 학습(Unsupervised Learning) 비지도 학습이란 레이블(Label)을 포함시키지 않고 데이터에 의해 컴퓨터(알고리즘)이 스스로 학습하는 방법입니다. 레이블이 존재하지 않기 때문에 특정한 패턴이나 규칙을 지정하여 모델을 생성합니다. 지도 학습에서는 훈련 데이터(train data)와 레이블(Label)이 각각 X와 Y의 역할을 했다면, 비지도 학습은 데이터(Data)로만 결과를 유추합니다....