이미지전처리2 - 노이즈 제거, 이미지 정규화, Gray Scale, masking, flip, 색 대비, 조명변화
https://pastryofjsmath.tistory.com/36 이미지 전처리1이미지 전처리 하기에 앞서 컴퓨터에서 이미지를 읽는 방법을 알아야합니다.이미지 데이터를 픽셀이란 작은 점들의 집합으로 컴퓨터는 읽습니다.각 픽셀마다 색과 밝기의 정보가 있는것이죠.pastryofjsmath.tistory.com위 '이미지 전처리1'과 이어집니다.아래는 지난시간 리뷰입니다.아래는 랜덤이미지를 만들 때 사용한 함수에 대한 설명입니다. 여기까지가 전 시간에 했던 '이미지 전처리1'입니다.Blur1_image = cv2.GaussianBlur(RGB_image,(21,21),0)Blur2_image = cv2.medianBlur(RGB_image,5)plt.subplot(1,3,1)plt.imshow(Blur1_i..
파이썬 범주화,결측치 처리기법
A = { 'subject' : ["미적분학","선형대수학","해석학","정수론","수리통계학","수학을 위한 프로그래밍"], '평점' : [3.8,4.5,4.1,3.2,4.7,5], '학점' : [3,3,3,2,2,2],}df=pd.DataFrame(A)#결측치 처리.#1.결측치 행을 제거.#2.결측치를 mean,median등 어떤 함수로 채우는 방법df['점수'] = [88,97,79,95,94,np.NAN]#1.결측치 행 제거. df.dropna 사용.#물론 직접 df를 행,열을 조작하는거라 정말로 제거해주려면 df = df.dropna() 해줘야한다.df.dropna()아래는 수치형인 단일 컬(열)을 mean,median으로 결측치 처리해주는 방법입니다.#2.결측치를 mean,me..
파이썬 인덱싱 기법,리스트,배열,딕셔너리,데이터프레임 핸들링
각 인덱싱 기법과리스트의 추가(A.append(추가할 것),제거A.pop(위치))배열의 추가(np.append(배열,추가할 것),np.insert(배열,추가위치[이후에 들어가는 자리임],추가 할 것),제거(np.delete(위치))딕셔너리 key형태로 추가(A['key'] = [~]),제거(del A['key'])를 앞에서 포스팅 했습니다.한 번 더 복습하고 범주화,결측치 핸들링을 해보겠습니다.복습 내용은 캡처로 내용을 남겨두겠습니다.import numpy as np전화번호(지역번호),휴대폰번호 모두 앞에 '0'이 존재 한다. 이를 제대로 출력하기 위해 문자형으로 변환해주자.위의 print문을 각 리스트갯수만큼 출력해줄려면?for i in range(len(name)): print(('담당직원은 ..
