printf("ho_tari\n");

2025.04.29 이미지 변형 - 흐림흐림 효과 (Blur)- 블러링(Blurring) 또는 스무딩(Smoothing)이라 불림 - 영상이나 이미지를 번지게 하며, 해당 픽셀의 주변 값들과 비교하고 계산해서 픽셀들의 색상을 재조정함- 단순히 이미지를 흐리게 만드는 것뿐만 아니라 노이즈를 제거해서 연산 시 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 데 도움을 줌- 노이즈를 줄이거나 외부 영향을 최소화하는 데 사용 - 의도적으로 이미지를 흐리게 하는 이유는 보이는 정보를 조정함으로써 외곽선 정보를 보다 단순하게 처리함 cv2.blur() - 이것은 단순 평균 블러링을 수행합니다. - 지정된 커널 크기 내의 모든 픽셀 값의 평균을 계산하여 이미지를 흐리게 만듭니다. - 결과적으로 동일한 가중치로 주변 픽..

2025.04.28 창(window) 관리cv2.namedWindow(winname, flags) 함수 : winname이라는 이름을 갖는 창을 생성- winname : 창 구분자로 활용될 창 이름- flags : 창 옵션 (cv2.WINDOW_NORMAL : 사용자가 창 크기를 조정할 수 있음, cv2.WINDOW_AUTOSIZE : 이미지와 동일한 크기로 창 크기를 재조정할 수 없음 cv2.moveWindow(winname, x, y) 함수 : 원하는 위치로 창을 옮길 수 있음- winname : 위치를 변경할 창 이름- x, y : 변경할 위치 (x, y 좌표) cv2.resizeWindow(winname, width, height) 함수 : winname 창의 크기를 (width, height)..

2025.04.25 병가

2025.04.24 Windows 에서 NVIDA GPU 사용하기[ 기본사항 ]NVIDIA 드라이버 설치 (또는 업데이트) : 최신 설치현재 교육장 PC에 설치된 NVIDIA 드라이버 : GeForce RTX 4060https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr설치 확인 : cmd 에서 nvidia-smi 실행 딥러닝 프레임워크 Timeline 딥러닝 프레임워크 비교 Keras Keras를 이용하여 딥러닝 학습하기 프로세스 딥러닝 작동 원리 MLP의 한계 MLP의 한계 극복- 1980 ~ 1990년대 후반까지 MLP의 한계를 극복하지 못했지만, 이후 딥러닝 연구와 함께 다음의 혁신적인 기술들로 해결됨 딥러닝 작동 원리 - 활성화함수- 활성화함수(act..

2025.04.23 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)- 독립 변수 x가 1개가 아니라 여러 개인 경우에 사용 회귀 모델 대표적인 알고리즘 - Linear Regression- 연속적인 타겟을 예측하는 알고리즘- 실제 데이터와 모델이 예측한 데이터 사이의 오차를 최소화하는 것이 목표 장점- 선형 회귀는 직관적으로 구현할 수 있어 구현하기 쉬움- 직관적이기 때문에 결과 해석이 쉬워 영향을 끼치는 변수가 무엇인지 쉽게 파악 가능- 데이터가 기본적으로 선형 관계가 있다면 높은 예측률을 보일 수 있음 단점- 선형 관계에 비해 실제로 많이 일어나는 비선형 관계에 있어서는 취약함- 결측치나 이상치가 성능에 큰 영향- 독립 변수끼리의 관계가 있을 경우 성능이 저하될 수 있음 라이브러리-..

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include #include /* * calcOptimal: computes minimum-time profile and optionally outputs samples. * Suggestion: separate computation from I/O to improve testability and reuse. */void calcOptimal(double v0, double vend, double vmax, double a, double dist, double dt, double* tr, double* ts, double* tf) { if (a = dr + df) { ts_loc = (dist - dr - df) / vma..

2025.04.22 정규화 내용 추가- 학습용 / 테스트용 특성 데이터에 정규화를 진행한다. Confusion Matrix와 평가 지표 내용 정리 자료 Orange3 사용 회귀 분석- 회귀란 입력과 출력의 상관관계를 찾는 것- 회귀분석은 Y = aX + b와 같은 어떤 함수를 만들어 낸 후 이 함수식으로 예측한 결과값과 실제값의 차이(오차)를 제곱해서 모두 더한 값이 최소화되도록 함수를 조정해 가는 작업 → 적절한 a와 b를 찾는 것이 목표 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)- 독립변수 X와 종속변수 Y가 각각 하나이고 임의로 분포한 데이터들을 하나의 직선으로 일반화시킨 것으로 둘의 관계가 1차 직선인 경우를 단순 선형 회귀라고 합니다.- 단순 선형 회귀식 : y = mx ..

2025.04.21 Matplotlib파이썬에서 자료를 차트나 플롯으로 시각화하는 패키지로 파이썬 데이터 시각화의 가장 기본적인 라이브러리유연하게 커스텀이 가능하나 코드가 길고 어렵다는 단점이 있음- 라인 플롯- 스캐터 플롯- 컨투어 플롯- 서피스 플롯- 바 차트- 히스토그램- 박스 플롯 pylab 서브패키지- pylab 서브패키지는 matlab이라는 수치해석 소프트웨어의 시가화 명령을 거의 그대로 사용할 수 있도록 Matplotlib의 하위 API를 포장한 명령어 집합을 제공 Matplotlib 패키지 불러오기- import matplotlib as mpl- import matplotlib.pylab as plt 라인 플롯- 선을 그림- 데이터가 시간, 순서 등에 따라 어떻게 변화하는지 보여주기 위해 ..