WinGyu_coder

개요 : 인공지능 딥러닝 모델을 사용 중 ROI로 필요한 부분만 분석할려고 하는데 분석 부분이 여러개일시 실시간 이미지 처리가 되질 않는 현상이 있었다. 필요한 부분만 잘라서 배치로 붙이고 활용할려고 한다. 이미지들을 잘라내고 이어붙여 배치로 처리하는 과정을 구현하기 위한 간단한 코드 예시를 드리겠습니다. 여기서는 Python과 OpenCV 라이브러리를 사용합니다. 이 예시는 사람의 바운딩 박스 목록(`bboxList`)을 기반으로 각각의 바운딩 박스에서 이미지를 잘라내고, 모두 같은 크기로 조정한 후, 이를 하나의 큰 이미지로 이어붙이는 과정을 보여줍니다. 예시 코드: import cv2 import numpy as np def crop_and_resize(image, bbox, size=(224, 2..

다각형 내부에 특정 점이 위치하는지를 판별하는 것은 사각형보다 복잡합니다. 사각형의 경우, 간단히 x, y 좌표를 비교하여 점이 내부에 있는지 확인할 수 있지만, 다각형의 경우는 더 복잡한 수학적 계산이 필요합니다. 이를 위해 "Point in Polygon" 알고리즘을 사용할 수 있습니다. OpenCV에서는 cv2.pointPolygonTest 함수를 사용하여 이를 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 함수는 점과 다각형의 꼭짓점을 나타내는 배열을 입력으로 받고, 점이 다각형 내부에 있는지, 외부에 있는지, 아니면 경계에 있는지를 나타내는 값을 반환합니다. 사용 예제: import cv2 import numpy as np # 다각형의 꼭짓점 좌표를 나타내는 배열 polygon = np.array([[x1, y..

#ChatGPT가 작성하였습니다. np.array와 Python의 기본 리스트(list)는 데이터를 저장하고 처리하는 방식에 여러 차이점이 있습니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다: 효율성: np.array: Numpy 배열은 고정된 타입의 데이터를 저장할 수 있어 메모리 사용이 효율적이며, 내부적으로 C로 구현된 연산들로 인해 계산이 빠릅니다. list: Python 리스트는 다양한 타입의 객체를 저장할 수 있지만, 이로 인해 메모리 사용이 덜 효율적이며 일반적인 연산에서 Numpy 배열보다 느릴 수 있습니다. 데이터 타입: np.array: 하나의 Numpy 배열은 동일한 데이터 타입만을 포함할 수 있습니다. list: Python 리스트는 다양한 데이터 타입의 원소를 동시에 포함할 수 있습니다. 연..