인공지능 (7) 썸네일형 리스트형 맷플롯립(Matplotlib) #선행설치 필요 python, 아나콘다, 주피터노트북 혹은 코랩*코랩 GPU사용제한으로 PYCHARM 주피터로 포스팅맷플롯립(Matplotlib)은 데이터를 차트(chart)나 플롯(plot)으로 시각화하는 패키지입니다. 데이터 분석에서 Matplotlib은 데이터 분석 이전에 데이터 이해를 위한 시각화나, 데이터 분석 후에 결과를 시각화하기 위해서 사용됩니다. pyplot를 관례상 plt라는 명칭으로 임포트해봅시다.1) 라인 플롯 그리기plot()은 라인 플롯을 그리는 기능을 수행합니다. plot()에 x축과 y축의 값을 기재하고 그림을 표시하는 show()를 통해서 시각화해봅시다. 그래프에는 title('제목')을 사용하여 제목을 지정할 수 있습니다. 여기서는 그래프에 'test'라는 제목을 .. 넘파이(Numpy) #선행설치 필요 python, 아나콘다, 주피터노트북 혹은 코랩Numpy의 경우 np라는 명칭으로 임포트하는 것이 관례입니다.1) np.array()Numpy의 핵심은 ndarray입니다. np.array()는 리스트, 튜플, 배열로 부터 ndarray를 생성합니다. 파이썬 자료구조 중 하나인 리스트를 가지고 1차원 배열을 생성해보겠습니다.2차원 배열을 만들어보겠습니다. 주의할 점은 array() 안에 하나의 리스트만 들어가므로 리스트의 리스트를 넣어야 합니다.두 배열의 타입을 확인해봅시다.동일하게 타입이 numpy.ndarray라고 나오게 됩니다. Numpy 배열에는 축의 개수(ndim)와 크기(shape)라는 개념이 존재하는데, 배열의 크기를 정확히 숙지하는 것은 딥 러닝에서 매우 중요합니다. .. 판다스(Pandas) #선행설치 필요 python, 아나콘다, 주피터노트북 혹은 코랩판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 처리를 위한 라이브러리입니다. 파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리로 알려져있습니다. 참고 할 수 있는 Pandas 링크는 다음과 같습니다.링크 : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/아나콘다를 설치하지 않았다면 아래의 커맨드로 Pandas를 별도 설치할 수 있습니다.$ pip install pandasPandas는 총 세 가지의 데이터 구조를 사용합니다.시리즈(Series)데이터프레임(DataFrame)패널(Panel)이 중 데이터프레임이 가장 많이 사용되며 여기서는 시리즈와 데이터프레임에 대해서 다룹니다.1) 시리즈(Series)시.. YOLOv5 설치/기본제공모델/커스텀모델학습 $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 $ cd yolov5$ pip install -r requirements.txt #의존성 설치설치 시 아래와 같이 설치가 됩니다.데이터셋을 다운로드 받습니다.https://public.roboflow.com/object-detectionYOLOv5 는 txt 포맷의 레이블링 데이터를 사용한다 합니다. 이 파일은 이미지에서 검출된 object에 대한 클래스와 bounding box 정보를 포함하고 있고. 검출 객체정보 배치는 [class, x_center, y_center, width, height] 형태로 되어있습니다.다운받은 데이터셋을 yolo 모델 폴더 안에 넣어줍니다.데이터셋 내 yaml 파일은 da.. 라벨스튜디오 기본기 (AI 마킹 모델학습) 선행적으로 깔려있어야하는 프로그램***파이썬 버전에 따라 의존성 충돌이 많이발생 합니다.DOCKER PYTHON ANACONDA 설치후 환경변수 확인하고, 쉘에서 명령어 입력이 안되면 설정해야합니다.####명령어로 설치하는 과정에 몇몇의 의존성이 없어서 설치가 실패하는 경우에는대개 PIP INSTALL 누락된 의존성 으로 설치가 되지만, 안되는 명령어는 구글링해서 설치하면 됩니다.라벨스튜디오 설치$ pip install label-studio #설치 $ label-studio #라벨스튜디오 실행 라벨스튜디오 ML 설치$ pip install label-studio-ml #설치 모델 작성 (예시) #빈폴더에서 만들어서 model.py를 생성 함모델 작성 된 경로로 들어가서 모델 초기화 처리$ labe.. 머신러닝 이미지 LUT (LOOK UP TABLE) 처리 현업에서 특정 픽셀에 따른 대비밝기 처리를해야하는데,추후에 픽셀 받아서 처리하면될것같음. import numpy as np# 이미지에 LUT 적용하는 함수def apply_lut(image, lut): """ 이미지에 LUT(룩업 테이블)을 적용합니다. :param image: 적용할 이미지 :param lut: LUT(룩업 테이블) :return: LUT가 적용된 이미지 """ # 이미지를 그레이스케일로 변환 (LUT는 그레이스케일 이미지에만 적용 가능) gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # LUT 적용 result_image = cv2.LUT(gray_image, lut) .. 딥러닝 꽃 카테고리 분류 CNN모델 (메모용) 선행으로 주피터 노트북 , 인포트 된 PIP 인스톨이 필요함.운영체제는 윈도우며 현업에서는 맥 쓰지말라하셔서 윈도우로 개발진행함..직접 테스트 해보고 결과 메모용으로 업로드 함.데이터셋이 필요하신분들은 댓글주세요. import osimport numpy as npimport cv2from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom tensorflow.keras import layers, models, optimizersfrom tensorflow.keras.preprocessing import imagefrom tensorflow.keras.utils import to_ca.. 이전 1 다음
