런코

- 미디어파이프 설치 : !pip install mediapipe opencv-python import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_pose = mp.solutions.pose # 웹캠실행 cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() cv2.imshow('Mediapipe Feed', frame) if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: # esc 키를 누르면 닫음 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() - 기본 웹캠 1. 감지 cap ..

import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) while(True): ret, cam = cap.read() if(ret) : cv.imshow('camera', cam) if cv.waitKey(1) & 0xFF == 27: # esc 키를 누르면 닫음 break cap.release() cv.destroyAllWindows() - opencv를 사용한 웹캠 실행기 - opencv 설치 = !pip install opencv-python - 새 창이 떠서 웹캠이 켜진다

* 객체 인식 = 여러가지 객체에 대한 분류 + 객체의 위치 정보를 파악하는 위치 검출 1단계 객체인식 : 두 문제(분류와 위치 검출)를 동시에 행하는 방법 - 빠르지만 정확도가 낮다 예) YOLO, SSD 2단계 객체인식 : 두 문제를 순차적으로 행하는 방법 - 느리지만 정확도가 높다 예) R-CNN * R-CNN - CNN(합성곱)과 이미지에서 객체가 있을 만한 영역을 제안해 주는 후보영역 알고리즘의 결합 (선택적 탐색) 순서 1. 이미지를 입력으로 받음 2. 2000개의 바운딩 박스를 선택적 탐색 알고리즘으로 추출한 후 잘라내고 CNN모델에 넣기 위해 같은 크기로 통일 (바운딩박스 : 3d 오브젝트의 형태를 모두 포함할 수 있는 최소 크기의 박스를 말한다) 3. 크기가 동일한 이미지 2000개에 각..

* 비지도 학습 * GAN * 강화학습