미래로

findsound() #손가락 좌표점 표시를 위한 이미지 whiteboard=np.zeros((480,640,1)) #단일 픽셀 지정시 Perspective Transform 이 제대로 적용되지 않아 손가락 좌표를 영역으로 표시 center = (int(x), int(y)) whiteboard = cv2.drawMarker(whiteboard, center, (255,255,255), cv2.MARKER_CROSS, markerSize=2,thickness=2) #plt.imshow(whiteboard,cmap="gray") #plt.title("fingermap_before transform") #plt.show() #손가락 위치가 저장되는 이미지 fingerlocation = cv2.warpPersp..

P1. (SOBEL 에지) 다음과 같은 Grayscale 이미지를 만들어 각각 실험하라. 1) 위와 유사하게 원과 정사각형 도형이 그려진 이미지를 만들어라. import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 1) 위와 유사하게 원과 정사각형 도형이 그려진 이미지는 만들어라. ''' #이미지 그릴 배경 그리기 im_circle = np.zeros([500, 500, 3], dtype= np.uint8) im_rect = np.zeros([500, 500, 3], dtype= np.uint8) center = (250, 250) #draw circle #패러미터: 반지름, 색상, 두께 -1(채워진 도형) im_circle = cv2.circ..

P1. (히스토그램 평활화) 다음 두개의 사진(Unequalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg, tsukuba_l.png)에 히스토그램평활화를 적용하려고 한다. 1) 위 사진의 히스토그램을 구하여 그래프로 표시해보라. (GRAY 영상으로 변환 후) ''' 1. 위 사진의 히스토그램을 구하여 그래프로 표시해보라. (GRAY 영상으로 변환 후) ''' imgpath1='histo1.png' imgpath2='histo2.png' #color to gray histo1_gray = cv2.imread('histo1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite('histo1_gray.png', histo1_gray, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0]) h..

P1. (성능평가) 코로나 감염여부를 측정하는 방법으로 체온을 이용한다고 하다. 체온이 일정 수치 T 이상이면 코로나 감염으로 그렇지 않으면 정상인것으로 판단한다고 하자. 이 검사에 참가한 사람들 중 p 의 비율로 환자가, 1- p 의 비율로 정상인이 포함되어 있다고 가정하자. 환자는 체온 40도를 기준으로 표준편차 5의 정규분포를 따른다고 하고, 정상인은 35도를 기준으로 표준 편차 5의 정규분포를 따른다고 하자. 1) p = 0.5 인 경우 임의로 100명을 모집했을 때 (즉, 50명 씩) 두 집단의 체온을 정규 분포에 따라 랜덤 넘버를 생성하라. (참고: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.normal.html)..