• 검색

  • 글작성
  • 방명록
  • 환경설정
  • 메뉴 닫기
데이터 사이언스 사용 설명서
CATEGORY
  • 데이터 사이언스 사용 설명서 (341)
    • 데이터사이언스 정보 (4)
    • 소개 및 연구분야 (4)
      • 김민재 - NeuroScience (1)
      • 차준영 - 홀로그램 (0)
      • 최선안 - Domain Adaptation (0)
      • 한주혁 - NeuroScience (3)
    • 데이터 분석 & 시각화 (65)
      • Crawling (5)
      • Numpy (3)
      • SQL (3)
      • Tableau (2)
      • OpenCV (44)
      • Pandas (8)
    • 기계학습 (41)
      • Kaggle (4)
      • Machine Learning (37)
    • 딥러닝 (64)
      • Deep Learning (10)
      • 컴퓨터비전 (5)
      • 자연어처리 (16)
      • 추천시스템 (3)
      • 시계열 (27)
    • 컴퓨터 공학 (32)
      • 자료구조 (28)
      • 알고리즘 (0)
      • 컴퓨터 네트워크 (0)
      • 운영체제 (2)
      • 클라우드 컴퓨팅 (2)
    • 버전 관리 (11)
      • Django (1)
      • git & github (10)
    • 기타 정보 (10)
      • 기업 분석 (0)
      • Django (0)
      • 삼성 SDS Brightics (0)
      • 오류 코드 해결 모음 (10)
    • Algorithm 문제 풀이 (7)
      • 문제풀이 (7)
      • 알고리즘 (0)
    • Programming Language (12)
      • python (4)
      • R (7)
      • C, C++ (1)
    • 데이터 사이언스 메뉴얼 (49)
      • python (5)
      • numpy (4)
      • pandas (10)
      • data visualization (4)
      • Crawling (2)
      • National Language Processin.. (4)
      • Object classification (8)
      • Machine Learning (9)
      • Deep Learning (1)
      • 데이터사이언스 정보 (1)
    • 기타 (21)
      • ADsP (데이터분석준전문가) (8)
      • 기업분석 (3)
      • 컨퍼런스 후기 (1)
      • HTML (준영) (0)
      • Slack Trading Bot (준영) (5)
    • 삼성 SDS Brightics (20)
VISITOR 오늘 전체
  • 글쓰기
  • 환경설정
  • 로그인
  • 로그아웃
  • 취소

Edge 검색 결과

해당 글 1건
[OpenCV Programming] Hough 변환

edge 탐지 글에서 언급한 것처럼, 객체 인식을 위해서는 배경과 전경을 분할하는 것이 필요하다. 영상 분할은 경계선이나 영역으로 분할하는데, 임계값(threshold)는 cv2.threshold()를 활용하면 된다. Hough 변환은 Computer Vision에서 사용하는 용어로, 선분 등의 추출을 위해 평면 상에 투영하는 것을 의미한다. 필터 처리 2 - 에지 탐지 에지 탐지란 배경과 전경을 분리하는 작업이며, 객체 인식을 위해서는 에지 탐지가 필수적이다. 이전 글에서 살펴본 블러링이 영상을 흐릿하게 했다면, 에지 탐지를 통해 경계에 있는 pixel만 골� dsbook.tistory.com 1. Canny Edge 검출 필터 처리 2 - 에지 탐지 글에서는 Sobel, 라플라시안 필터 등을 통해 검..

데이터 분석 & 시각화/OpenCV 2020. 7. 31. 17:00
  • 이전
  • 1
  • 다음

CATEGORY

  • 데이터 사이언스 사용 설명서 (341)
    • 데이터사이언스 정보 (4)
    • 소개 및 연구분야 (4)
      • 김민재 - NeuroScience (1)
      • 차준영 - 홀로그램 (0)
      • 최선안 - Domain Adaptation (0)
      • 한주혁 - NeuroScience (3)
    • 데이터 분석 & 시각화 (65)
      • Crawling (5)
      • Numpy (3)
      • SQL (3)
      • Tableau (2)
      • OpenCV (44)
      • Pandas (8)
    • 기계학습 (41)
      • Kaggle (4)
      • Machine Learning (37)
    • 딥러닝 (64)
      • Deep Learning (10)
      • 컴퓨터비전 (5)
      • 자연어처리 (16)
      • 추천시스템 (3)
      • 시계열 (27)
    • 컴퓨터 공학 (32)
      • 자료구조 (28)
      • 알고리즘 (0)
      • 컴퓨터 네트워크 (0)
      • 운영체제 (2)
      • 클라우드 컴퓨팅 (2)
    • 버전 관리 (11)
      • Django (1)
      • git & github (10)
    • 기타 정보 (10)
      • 기업 분석 (0)
      • Django (0)
      • 삼성 SDS Brightics (0)
      • 오류 코드 해결 모음 (10)
    • Algorithm 문제 풀이 (7)
      • 문제풀이 (7)
      • 알고리즘 (0)
    • Programming Language (12)
      • python (4)
      • R (7)
      • C, C++ (1)
    • 데이터 사이언스 메뉴얼 (49)
      • python (5)
      • numpy (4)
      • pandas (10)
      • data visualization (4)
      • Crawling (2)
      • National Language Processin.. (4)
      • Object classification (8)
      • Machine Learning (9)
      • Deep Learning (1)
      • 데이터사이언스 정보 (1)
    • 기타 (21)
      • ADsP (데이터분석준전문가) (8)
      • 기업분석 (3)
      • 컨퍼런스 후기 (1)
      • HTML (준영) (0)
      • Slack Trading Bot (준영) (5)
    • 삼성 SDS Brightics (20)

RECENTLY

  • 최근 글
  • 최근 댓글

최근 글

최근댓글

태그

  • python library
  • python
  • pandas
  • 파이썬
  • 머신러닝
  • Computer Vision
  • 시계열 분석
  • opencv
  • Machine Learning
  • DataFrame
  • 브라이틱스서포터즈
  • web programming
  • 판다스
  • 삼성SDS
  • 딥러닝
더보기+

VISITOR

오늘
어제
전체
Powered by Privatenote Copyright © 데이터 사이언스 사용 설명서 All rights reserved. TistoryWhaleSkin3.2

티스토리툴바