주어진 데이터 셋의 특성, 관계를 파악하는 것은 문제 해결에 중요한 부분이다.Data Exploration의 목적은 데이터의 특징 파악인데 분포, 이상값, 특성의 수, 특성 간의 관계 유무 등을 파악한다.테이블 형태의 데이터 셋을 구조화된 데이터 셋(Structured

데이터 마이닝의 단계와 단계별로 고려해야하는 점들을 잘 알아야한다.Prior Knowledge - 현재 문제, 분야에 대한 사전 지식과 생성되는 데이터에 대한 이해. 이를 통해 어떤 데이터를 사용할 지를 결정할 수 있다.Preparation - Prior Knowled

1장. 인간 지능을 흉내내는 인공지능 1.1 지능이란?

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Extraction of Interesting (Non-Trivial, Implicit, Previously Unkown and Potentially Useful) Patterns or Knowledge from large amount of data. it is als

Homogeneous 좌표는 (x,y)를 (wx,wy,w)로 표현하는 것으로 스케일은 무시되고 x,y에 대한 무한히 많은 표현이 존재하게 된다. 3차원에 경우에는 (x,y,z)가 (wx,wy,wz,w)로 표현된다.Homogeneous 좌표 (x,y,w)에서 원래의 좌표

영상 Geometry에서의 좌표계는1. 월드 좌표계, 2. 카메라 좌표계, 3. 정규 좌표계, 4. 이미지 좌표계가 존재한다. 이 좌표계들을 이해하여야 카메라 Geometry를 이해하기위한 시작이 될 수 있다.물체의 위치를 표현할 때 기준으로 삼는 실제 공간의 좌표계이

실제 3차원 공간을 카메라로 촬영하면 2차원의 이미지가 된다. 3차원의 상이 이미지에 맺힐때에는 카메라의 렌즈, 렌즈와 이미지 센서와의 거리, 렌즈와 이미지 센서와의 각도등의 카메라 내부 구조에 의해 영향을 받는다. 이미지에서 3차원으로 복원하거나, 3차원 상이 투사된

컴퓨터 비전에서 Triangulation은 2개 이상의 이미지에 투영된 3D 공간의 한 지점을 결정하는 프로세스를 말한다. 이미지를 매칭시킬뿐 아니라 뎁스 정보까지 얻을 수 있다.

해상도 : 160 x 120픽셀 크기 : 12umFOV : 수평 - 57 수직 - 71f-number : 1.1

JThermo Project 소개 현재 코로나 상황이 지속되며 악화되고 있는 상황이다. 감염자 수의 증가세는 가라앉지 않고 있으며, 앞으로도 방역에 많이 힘써야한다. 전파를 줄이기 위해서는 감염자를 조기에 발견하여 접촉자 수를 줄여야만 하는데, 현재 이를 위해 대부분의

이미지의 스케일과 해상도를 조절하는 작업전체 이미지에서 특정 이미지를 찾을 때 해상도를 다단계로 만들어 탐색. 동일한 이미지를 해상도와 스케일에 따라 나눈 이미지 세트를 이미지 피라미드라한다. 상위 단계로 갈수록 해상도는 작고 스케일이 높다.가우시안 피라미드는 크기 조

이미지 내에서 픽셀값의 변화가 큰 경계선, 모서리 부분을 찾는데 쓰인다.Gaussian Smoothing과 미분을 이용한 방법으로 노이즈가 있는 이미지에 적용 가능하다.1차 미분연산으로 X축과 Y축을 각각 미분하는 방법으로 경계를 계산한다.미분 필터는 가로, 세로가 같

Morphological Transformation은 이미지를 Segmentation하여 단순화,제거,보정을 통해 형태를 파악하는 목적으로 사용된다. 일반적으로 Binary나 Grayscale Image에 사용이 된다. 사용하는 방법은 Dilation(팽창),Erosi

이미지도 음성 신호처럼 주파수로 표현이 가능하다. 고주파는 밝기의 변화가 많은 곳, 즉 경계선 영역에서 나타나고 일반적인 배경은 저주파로 나타난다. 이를 바탕으로 고주파를 제거하면 Blur처리가 되고, 저주파를 제거하면 대상의 영역을 확인할 수 있다.LPF를 적용하면

cv2.resize(src, dsize, [,dst [, fx[, fy [,interpolation]]]]) src : 입력 이미지 dsize : 출력 이미지 크기 fx : 가로 방향 배율 fy : 세로 방향 배율 interpolation :

문제를 분석해보면 N개의 숫자가 주어지고 각 숫자에 대해 자기보다 작은 숫자의 수를 출력해야한다. N의 범위가 $1\\leq N \\leq 1,000,000$ 이고, 입력 숫자의 범위는 $-10^9 \\leq X_i \\leq 10^9$ 이다.출력해야 하는 값은 자신보

문제 설명 풀이 전략 문제에서 구해야하는 값 중 중앙값, 최빈값은 정렬을 해야만 구할 수 있는 값이므로 정렬을 해야하는데, 최빈값 코드

N의 범위가 $1\\leq N\\leq 10,000,000$ 으로 $O(NlogN)$의 알고리즘으로도 시간 초과가 발생한다. 입력으로 주어지는 자연수의 범위가 $1\\leq K\\leq 10,000$ 이므로 $O(N+K)$의 알고리즘인 계수 정렬을 이용하면 해결할 수

N의 범위가 $1\leq N\leq1,000,000$이므로 $O(NlogN)$의 복잡도를 가진 정렬을 이용한다. 파이썬 내장함수 $sort(), sorted()$가 퀵 정렬로 구현되어 $O(NlogN)$을 가지므로 사용하고, 입력이 N번 들어오므로 $input()$함