평균값 블러지정한 공간 안에 있는 픽셀의 값을 모두 더해서 평균값을 낸 이후에이를 공간 전체에 적용하는 블러처리 기법위를 보안하기 위해서 만든 것이GaussianBlur이는 가까이 있는 픽셀은 큰 가중치를, 멀리 있는 픽셀은 작은 가중치를 두어서블러 처리를 하는 기법이
resize 를 할 경우,cv2.resize(img, (width, height), interpolation) 형식으로 작성한다.interpolation(보강법)은, 사이즈가 변경됐을 때 늘어나거나 줄어든 공간에 대한 추론을 어떻게 할 것인지에 대한 설정이라고 보면된다
cv2.approxPolyDP
cv2.getStructuringElement(shape, kernel_size)shape 에는cv2.MORPH_RECTcv2.MORPH_ELLIPSEcv2.MORPH_CROSS등이 있다.https://blog.naver.com/samsjang/22050581
Internal Covariate Shift 문제를 해결 [ref] https://gaussian37.github.io/dl-concept-batchnorm/
직접 한번 사용해 보도록 하자.코드는 다음과 같이 간단하다
https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images#%EB%AF%B8%EC%84%B8\_%EC%A0%9C%EC%96%B4%EB%A5%BC\_%EC%9C%84%ED%95%B4_tfdata\_%EC%82%AC%EC%9A
원하는 이미지를 좌우 반전시킨다.
기존의 database 모델들을 가져오는 쉬운 방법 중 하나가tensorflow_datasets 를 통해서 가져오는 방법이다.
https://www.tensorflow.org/tutorials/images/segmentation?hl=ko상단 튜토리얼을 진행하던 중 다음과 같은 코드를 마주했다.oxford_iiit_pet 의 datasets 와 info 를 가져오는 코드다. 이 둘은