MeanShift와 CamShift로 물체를 추적할 수 있다. 배경을 제거하기 위해 backprojection을 어떻게 사용하는지 알아야 했다. back projection은 배경 등 변화가 없는 이미지를 마스킹하기 위해 사용한다. 다음 동영상을 보면 알기 쉽다. cv2.imshow는 여러 창을 보여주지 못한다. matplot.pyplot을 사용했다. opencv의 색과 matplot.pyplot 색이 다르기 때문에 변경해야 제대로 표시된다. class BackProjection(object): def __init__(self): self._imgPath = “./20160910_134843_2.jpg” self._img = cv2.imread(“./20160910_134843_2.jpg”,cv2.IMREAD_COLOR)…… Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3, object detecion 계속 읽기
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youcompleteme
opencv를 하다보니 popup 되는 기능이 너무 부럽다. eclipse로 될 거 같은데, docker로 python을 실행하여 어렵고 귀찮다. vim plugin 세계로 들어갔다. git으로 해당 파일을 받고, .vimrc에 plugin 설치를 써줘야 한다. 이 짓도 하다보면 늘겠지. https://unixnme.blogspot.com/2017/03/how-to-install-youcompleteme-vim-plugin.html https://realpython.com/vim-and-python-a-match-made-in-heaven/#auto-complete
Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3, Chapter2, Modue2
삽질로 video로 들어오는 입력을 필터링 했다. cv2.waitKey(delay)가 없으면 프레임을 업데이트 하지 않는다. windowmanager에서 callback 함수를 만들어, 웹캠 캡쳐 -> 파일로 변환 -> 프레임으로 표시 -> 대기 -> 입력을 받음 …반복 이런 식으로 잘~~(노가다 대박) 했다. 2장부터 각 예제를 따라할 수 있다. 알고리즘을 이해한다기 보다는 이런식으로 사용한다는 느낌이다. https://youtu.be/BGglc9gkUnY
Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3, chapter1
isbn: 978-1789531619 opencv를 배우려 인터넷을 헤메기 전 적당한 책을 보기로 했다. 역시 찾아보면 인터넷에 있다. 책에 실린 예제를 실행했다. 객체지향 방식으로 프로그램 하라는데, 기본 개념이 없는 난 잘 못하겠다. 내가 복잡한 프로그램을 작성하지도 않을 듯 하다. callback을 활용하여 window manager를 사용했는데, 찾아보면 알겠지만 일단 그냥 넘어갔다. 이 책이 객체지향을 설명하지 않으니까. python은 call by refrence로…… Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3, chapter1 계속 읽기
face detection 예제
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/introduction-face-detection-video-deep-learning-python/ 그대로 따라하면 된다. python이 이래서 좋다. 100라인도 안되는 코드로 구현 가능하다! https://github.com/ageitgey/face_recognition