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Numpy 인덱싱과 슬라이싱

1차원 ndarray Numpy의 기본 자료형 ndarray의 기본적인 인덱싱과 슬라이싱은 List 객체와 동일하다. x1 = np.array([ 1, 3, 5, 7, 9]) x1[0] # 1 x1[3] # 7 x1[-1] # 9 x1[-2] # 7 x1[1:3] # [3, 5] 2차원 ndarray 2차원 리스트 배열에서의 indexing은 x[i][j] 형태로 가능한 것처럼, 2차원 ndarray 배열에서의 indexing은 x[i, j] 형태로 가능하다. 이때 i는 행, j는 열을 의미한다. 먼저 np.random.random로 (10, 5) 크기의 ndarray를 생성한다. x2 = np.random.random(size = (10, 5)) x2 기본적으로 ndarray 객체를 인덱싱을 할 경우,..
데이터 분석 & 시각화/Numpy 2021. 1. 12. 02:38
[OpenCV Programming] 관심 영역 지정(ROI)

이미지의 특정 영역을 지정하는 것에 대해 ROI(Region Of Interest)라고 한다. OpenCV가 Python언어에 대해서는 관심영역을 지정하도록 지원하는 별도의 API는 없지만, NumPy의 slicing을 통해서 이와 관련된 작업을 할 수 있다. img라는 이미지의 관심 영역의 시작 좌표가 (x, y)이고 해당 영역의 폭이 w, 높이가 h라고 하면 관심 영역을 지정하는 코드는 ROI = img[y:y+h, x:x+w] 와 같이 작성할 수 있다. 이는 img의 y행에서 y+h행까지, x열에서 x+w열까지 slicing한 것을 의미한다. 1. 좌표 지정 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') x = 350; y = 125 w ..
데이터 분석 & 시각화/OpenCV 2020. 7. 13. 15:15