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경험 정리용 연습장
윈도우

[윈도우] CMake를 이용하여 opencv, opencv_contrib, cuda, eigen 빌드

본인의 GPU에 맞게 cuda 및 cudnn은 설치했다고 가정하고 진행 Git을 이용하여 opencv와 opencv_contrib을 다운로드 받고, https://github.com/opencv OpenCV OpenCV has 16 repositories available. Follow their code on GitHub. github.com eigen은 아래 사이트에서 압축파일을 다운로드 받고 압축 해제 http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page Eigen Eigen is a C++ template library for linear algebra: matrices, vectors, numerical solvers, and related algorit..

파이썬

[파이썬] OpenCV, YOLO를 이용하여 이미지 속 객체 인식

import cv2 import numpy as np 필요한 모듈 import def yolo(frame, size, score_threshold, nms_threshold): # YOLO 네트워크 불러오기 net = cv2.dnn.readNet(f"yolov3_{size}.weights", "yolov3.cfg") layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] # 클래스의 갯수만큼 랜덤 RGB 배열을 생성 colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3)) # 이미지의 높이, 너비, 채널 받아오기..

파이썬

다리를 지나는 트럭 (Python Queue)

def solution(bridge_length, weight, truck_weights): bridge_list = [] sum = 0 count = 0 while True: if count > 0 and sum == 0: break if len(bridge_list) > bridge_length - 1: sum -= bridge_list[0] bridge_list.pop(0) if len(truck_weights) != 0: if sum + truck_weights[0]

안드로이드

[안드로이드] Firebase AutoML Vision Edge를 이용하여 앱 제작

Firebase 연동은 생략하고 layout과 MainActivity만 올림 public class MainActivity extends AppCompatActivity { private ImageView imageView; private TextView textView; private ProgressBar bar; private static final int REQUEST_FILE = 10; private static final int PERMISSION_FILE = 20; private static final int REQUEST_CAMERA = 30; private static final int PERMISSION_CAMERA = 40; String currentPhotoPath; FirebaseA..

파이썬

OpenCV, OpenPose, math를 이용하여 옆모습 사진 속 인물의 허리가 숙여졌는지 추정 (Python)

import cv2 import math 필요한 모듈 import def output_keypoints(image_path, proto_file, weights_file, threshold, model_name, BODY_PARTS): global points # 이미지 읽어오기 frame = cv2.imread(image_path) # 네트워크 불러오기 net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(proto_file, weights_file) # 입력 이미지의 사이즈 정의 image_height = 368 image_width = 368 # 네트워크에 넣기 위한 전처리 input_blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0 / 255, (image_width, im..

IntegerString
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