안녕하세요
최근 꽤 쌀쌀하다가 오늘은 모처럼 따뜻하네요
춥다가 따뜻해지니 참..... 졸리네요 ㅎㅎ
아침에 어찌나 하품을 많이 했던지...
마스크 안쓰고 있었으면 한참 창피할 뻔했습니다 ㅎㅎ
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 이진영상처리 중 외곽선 검출에 대해 배워봤습니다.
앞에서 배운 엣지 검출하고는 좀 다른 게, 외곽선을 검출한 후 해당 외곽선 영역에 있는 객채를 별도로 인식할 수 있어서 다양한 용도로 확장이 가능할 것 같습니다.
외곽선 검출하는 함수는
cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) -> contours, hierarchy
여기에서 입력의 image 는 non-zero 픽셀을 객체로 간주합니다.
hierarchy는 외곽선 계층 정보를 나타내며, numpy.ndarray.shape=(1, N,4), dtype=numpy.int32입니다. 외곽선이 없으면 -1입니다.
검출된 외곽선을 다시 그릴수도 있는데요
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, linType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None) -> image
contourIdx는 외곽선 인덱스이며, -1을 지정하면 모든 외곽선을 그립니다.
여기서 검출한 외곽선과 객채를 이용해서 많은 함수를 사용할 수 있는데
다 쓰기에 양이 많아서 화면 캡처로 대신합니다.
일단 코드를 스스로 작성하지는 못하더라도
많은 부분 자료구조나 알고리즘을 이해할 수 있었던 것 같습니다.
오후는 하품하지 않도록
커피를 사발로 마시고 출발해야겠습니다.
모두 씁쓸한(?) 하루 되세요~~~
강의 링크: https://bit.ly/2DBM8d4
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