잉

관심 영역(Region of Interest, ROI) 표시하기. import numpy as np array = np.zeros((1280,1920,3), np.uint8)//y,x,channal x,y,w,h = 100,100,300,300 //시작점 크기 roi=array[x:x+w,y:y+h] //roi 자른다 print(array.shape) print(roi.shape) (1280, 1920, 3) (300, 300, 3) 관심채널 : COI import numpy as np array = np.zeros((1280,1920,3), np.uint8)//y,x,channal coi = array [:,:,0] //채널을 하나만 선택해서 용량을 줄인다. print(array.shape) print..

import cv2 import numpy as np image =cv2.imread("mountain.jpg") gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) result= np.zeros((image.shape[0],256),dtype = np.uint8) hist = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,256]) cv2.normalize(hist,hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX) for x,y in enumerate(hist):cv2.line(result,(int(x),image.shape[0]),(int(x),image.shape[0]-int(y)),255) dst = np.hstack([image[:,:,0],..

참고:점프투파이썬 슬라이싱 문자열 슬라이싱이란? a[start : stop : step] 그렇다면 "Life is too short, You need Python" 문자열에서 단순히 한 문자만을 뽑아내는 것이 아니라 'Life' 또는 'You' 같은 단어를 뽑아내는 방법은 없을까? 다음과 같이 하면 된다. >>> a = "Life is too short, You need Python" >>> b = a[0] + a[1] + a[2] + a[3] >>> b 'Life' 위 방법처럼 단순하게 접근할 수도 있지만 파이썬에서는 더 좋은 방법을 제공한다. 바로 슬라이싱(Slicing) 기법이다. ※ 인덱싱 기법과 슬라이싱 기법은 뒤에서 배울 자료형인 리스트나 튜플에서도 사용할 수 있다. 위 예는 슬라이싱 기법으로..

참고 : 점프투파이썬 딕셔너리 관련 함수들 딕셔너리를 자유자재로 사용하기 위해 딕셔너리가 자체적으로 가지고 있는 관련 함수를 사용해 보자. Key 리스트 만들기(keys) >>> a = {'name': 'pey', 'phone': '0119993323', 'birth': '1118'} >>> a.keys() dict_keys(['name', 'phone', 'birth']) a.keys()는 딕셔너리 a의 Key만을 모아서 dict_keys 객체를 돌려준다. dict_keys 객체를 리스트로 변환하려면 다음과 같이 하면 된다. >>> list(a.keys()) ['name', 'phone', 'birth'] Value 리스트 만들기(values) >>> a.values() dict_values(['pey..

Numpy***** 파이썬에는 배열이 없어서 numpy라는 걸 사용함 import numpy as np array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array.ndim) ==> 2 print(array.shape) ==> (2, 3) # print(array.dtype) ==> int32 #자료형이 뭐야 import numpy as np array1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) array2 = np.array([1,2,3], dtype=complex, ndmin=3) # 3차원임 array3 = np.array(array1, copy=False) # 복사가 아니고 참조다! array1[0]=[4,5,6] print(array1) print(arra..

참고 : 점프투파이썬 list 자료형 a=[1,2,3,4,5] print(a[1:3]) ==> [2, 3] b= a[:2] c=a[2:] print(b, c) ==> [1, 2] [3, 4, 5] a=[1,2,3,['a', 'b', 'c'],4,5] print(a[2:5]) ==> [3, ['a', 'b', 'c'], 4] print(a[3][:2]) ==> ['a', 'b'] a=[1,2,3] a[0]=3 print(a) ==> [3, 2, 3] a=[1,2,3,4,5] del a[2:] print(a) ==> [1, 2] a=[1,2,3,4,3] a. remove(3) print(a) ==> [1, 2, 4, 3] a. remove(3) print(a) ==> [1, 2, 4] a=[1,2,3,4,5..

[파이썬 쓰는 가상환경만들기 : 원하는 모듈만 쓰는] conda update conda conda update --all python exit() 버전확인 메타라는 가상환경 만들기 (파이썬 3.9.7 을 쓴다) conda create --name meta python=3.9.7 pip list conda env list conda activate meta python exit() pip install opencv-python (다른사람은 이렇게 간단히 설치했다) https://blog.daum.net/geoscience/1612 Windows에서 Python, Jupyter Notebook, OpenCV 설치하기 안녕하세요? 이번 글은 Windows에서 Python(프로그래밍 언어), Jupyter No..

Open CV : 파이썬으로 구현하기 위해서 파이썬 환경을 구현해줘야한다. 1. 아나콘다 설치 2. Open CV설치 3. 주피터 노트북 or 파이참 [Python 설치] Anaconda 설치 : 구글에 anaconde 검색 > individual edition (Jupyter Notebook 같이 깔림 ) Jupyter Notebook (프로그램) 실행하면 cmd 뜨면서 크롬 등에 화면 뜸 [파이썬 설치] Anaconda Powershell prompt에서 > pip install opencv-python 설치 여부는 jupyter notebook에서 다음과 같이 확인할 수 있다. > import cv2 > print(cv2.__version__) ==> 4.5.1 출력됨

쿼리 실행 f5 > 테이블 = 스키마 칼럼. 아래로 ^ row = 레코드 옆으로 → 확인하기

>>psql? 데이터베이스 관리시스템(DBMS) postgreSQL (기기, 장치) → psql쉘(리모콘 프로토콜) → 사용자 1. SQL Shell 에서 실행하기 'psql -U postgres를 입력하고, 미리 설정한 암호를 입력하면 psql쉘을 실행할 수 있다. 2. cmd 에서 실행하기 psql -U postgres //비번입력 엔터 //나가려면 q \l ## 오류 https://m.blog.naver.com/ilsan_ilsan/221493158294 C:\windows\system32 추가해주기 \l //데이터베이스 리스트보기? \c 경로이름 //그 데이터 베이스 경로로 이동 \dt 테이블 리스트보기 데이터베이스 생성 CREATE DATABASE DB_name; CREATE DATABASE t..