[패스트캠퍼스 수강 후기] {컴퓨터비전인강} 100% 환급 챌린지 - 18일차

OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝

안녕하세요

어제는 오래간만에 술을 좀 마셨더니 아침에 너무 힘이 드네요.

맛있는 한우고기를 먹었는데 술을 많이 먹으니 맛도 기억이 안 나고 숙취만 남았습니다.

소고기가 맛은 있는데 술이랑은 좀 안 맞나 봐요. 물론 과음하면 다 그렇겠지만

소고기 먹을 땐 술을 조금만 마셔야겠다고 다짐하는 하루였습니다.

 

코딩 공부를 시작하게 된 배경을 다시 언급하자면,

인공지능이 앞으로 세상을 지배할 거라는데, 기계와 소통을 위해 코딩은 점점 필수 능력이 되어가는 것 같습니다.

파이썬으로 공부하면 쉽다는데, 왜 이렇게 어렵게 느껴지는 걸까요???

혼자 너튜브로 공부하려다 보니 두서없이 따라 하기만 하고, 정작 제가 하고 싶은 건 만들지 못하게 되는 것 같습니다.

아마도 제가 더 노력하지 않아서겠지요.

저는 뭔가를 할 수밖에 없는 환경에 놓여야만 움직이는 DNA를 가지고 있는 것 같아요

그래서 투자를 하고 본전심리가 장치가 되어 어쩔 수 없이 실행하게 만드는 유료수강제도를 이용하게 되는 것 같습니다.

 

요새 같은 코로나 시대에는 학원에 가기도 그렇고, 사람마다 이해도나 기본 실력이 다르니 수준이나 진도를 제가 정할 수 있는 온라인 교육이 좋은 것 같습니다.

FastCampus의 교육들은 커리큘럼들도 잘 짜여 있고, 한번 결제하면 평생 소장이 가능하다고 해서 종종 이용하고 있는데요.

이번에는 미션 수행하면 수강료 환급해주는 과정이 생겨서 도전해보기로 했습니다.

 

이번에 도전한 과정은 "OpenCV 를 활용한 컴퓨터 비전과 딥러닝"인데요.

마침 제가 요새 회사에서 추진하고 있는 프로젝트가 "지능형 CCTV 구축"과 관련된 것이어서,

관련 기술도 배울 겸 신청하게 되었어요

 

수강신청 후 환급 미션이 시작되기 전까지는 약간 시간이 있어서 Chapter 1 은 쉬엄쉬엄 들어봤는데요.

FastCampus 강의들의 장점은 영상 1개당 강의시간이 길어도 25분을 넘기지 않고 대체로 10분 안팎이어서

수강에 큰 부담이 없다는 것입니다.

문제는 본인이 꾸준히 하느냐에 대한 것인데 평생 소장이니 의지가 다시 타오를 때 또 보면 되죠 뭐...ㅋ

 

오늘은 6장 영상의 특징을 추출하는 내용을 배워봤습니다.

에지 검출을 위해 소벨 필터와 그래디언트에 대해 배워봤는데요.

수학적인 미분을 행렬식을 이용해서 계산해내는 방식이 신기했습니다.

소벨 필터의 경우 x축과 y축 성분으로 나누어 에지를 검출하는 방법이었고,

그래디언트는 소벨 필터로 구한 엣지들의 필터값의 절대값을 이용해서 Threshold 로 엣지를 검출해내는 방법이었습니다.

 

소벨필터 관련 함수는

cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) -> dst

ddepth: 출력 영상의 데이터 타입, -1이면 입력영상과 같은 데이터 타입을 사용

dx: x방향 미분 차수

dy: y방향 미분 차수

ksize: 커널 크기, 기본값은 3

scale: 연산 결과에 추가적으로 곱할 값, 기본값은 1

delta: 연산결과에 추가적으로 더할 값, 기본값은 0

 

그래디언트 관련 함수는 벡터의 크기를 구하는 함수와 각도를 구하는 함수 두 가지가 있습니다.

cv2.magnitude(x, y, magnitude =None) -> magnitude

cv2.phase(x, y, angle =None, angleInDegrees=None) -> angle

여기서 x, y는 2D 벡터의 좌표 행렬인데 실수형입니다.

 

오늘도 술 약속이 있는데, 조금만 먹을 수 있을까요? ㅋ

슬슬 두렵습니다 

 

모두들 개운한 하루 보내시길~

 

 

강의 링크: https://bit.ly/2DBM8d4

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