[패스트캠퍼스 수강 후기] {컴퓨터비전인강} 100% 환급 챌린지 - 40일차

 

OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝

 

안녕하세요

어느덧 또 금요일이 되었습니다.

하루하루가, 일주일이, 한 달이 금방금방 지나가버리네요

지속적으로 성장하는 하루하루를 만들고 싶은데

요새는 휴대폰 한번 잡으면 헤어나질 못하니 이를 어쩔까요...ㅠ

마음을 다시 굳게 잡는 수밖에는 없을 것 같습니다 ㅋ

 

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 SVM 을 활용한 예제들을 배워봤습니다.

첫 번째로는 샘플 데이터들의 분류를 SVM을 이용해서 하는 시간이었습니다.

 

 

SVM 을 이용한 분류

 

관련 함수는 우선 SVM 객체를 생성해야 합니다.

cv2.ml.SVM_create() -> retval

이후 SVM 타입과 커널을 지정합니다.

cv2.ml_SVM.setType(type) -> None
cv2.ml_SVM.setKernel(kernelType) -> None

각각의 상수는 아래를 참조하세요.

 

SVM 자동학습하는 함수는

cv2.ml_SVM.trainAuto(samples, layout, responses, kFold=None,...) -> retval

 

다음으로는 KNN 에서 실습했던 필기체 숫자를 인식하는 예제를 실습해봤습니다.

KNN보다는 훨씬 인식률이 높은 성능을 확인할 수 있었습니다만, 일부 숫자에 대해서는 인식이 잘 안 되는 경우가 있더라고요. 예를 들어 6이나 9의 경우는 5나 7로 인식하는 경우도 있었습니다.

 

 

필기체 인식 예제

 

이번 주말에는 그동안 배운 것들을 쭉 돌이켜보면서 직접 코드 작성도 해보고 체화를 시켜봐야겠습니다.

그럼 모두들 불금 보내세요~ ^^

 

 

강의 링크: https://bit.ly/2DBM8d4

OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝 올인원 패키지 Online. | 패스트캠퍼스