1차 미분 값의 크기 : 영상에서 윤곽선의 존재여부 2차 미분 값의 부호 : 윤곽선 픽셀의 밝고 어두운 부분의 위치 Mask void cvFilter2D(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* kernel, CvPoint anchor = cvPoint(-1,-1)); # src: 입력 영상 # dst: 출력 영상 # kernel: 커널(마스크) # anchor: 마스크 시작 위치 # Ex) cvFilter2D(srcImage, img2, &mask); CvMat cvMat(int rows, int cols, int type, void* data = NULL); # rows: 가로 픽셀 수 # cols: 세로 픽셀 수 # type: CV8UC1, CV_32FC2 등의 ..

덧셈 Void cvAdd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL); #dst = src1 + src2 void cvAddWeighted(const CvArr* src1, double alpha, const CvArr* src2, double beta, double gamma, CvArr* dst); #dst = src1 x alpha + src2 x beta + gamma 뺄셈 Void cvSub(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL); #dst = src1 - src2 void cvSubRS(const CvArr* src..

막대그래프로 분류확률 및 분류 결과 시각화 완료 import os import tensorflow.compat.v1 as tf #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #tf.debugging.set_log_device_placement(True) from SyncRNG import SyncRNG import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 데이터 불러오기 raw_data = pd.read_csv('E:/GoogleDrive/포트..

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation About this task export QNX_HOST={flash_dir}/toolchains/qnx_toolchain/host/linux/x86_64 export QNX_TARGET={flash_dir}/toolchains/qnx_toolchain/target/qnx7 export HOST_COMPILER=$QNX_HOST/usr/bin/aarch64-unknown-nto-qnx7.1.0-g++ export CUDNN_LIB_PATH=/usr/lib docs.nvidi..

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) in () 1 import tensorflow as tf ----> 2 from tensorflow.keras.models import Sequential 3 from tensorflow.keras.layers import Dense 4 from tensorflow.keras.optimizers import SGD 5 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras' tensorflow gpu버전을 설치하니 keras가 import되지 않는다. 구글링 해보니 keras 경로가 바껴서 그렇다 한다. 아래처럼 수정해주면 된다. 기존 from tensorflow.k..

Pycharm, Jupyter notebook 가상환경에 Tensorflow, Pytorch 설치 본인 그래픽카드 드라이버 설치 및 cuda toolkit지원 여부 확인 목록에 없거나 Compute Capability 가 3.0아래면 cuda toolkit 사용불가. https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=kr ​ CUDA 설치 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer CUDA Toolkit Archive Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links bel..

CNN으로 MNIST 분류하기 1. 모델 이해하기 우리가 만들 모델의 아키텍처를 이해해봅시다. 합성곱 신경망은 출처에 따라서 합성곱 층을 부르는 단위가 조금 다릅니다. (1) 첫번째 표기 방법 합성곱(nn.Cov2d) + 활성화 함수(nn.ReLU)를 하나의 합성곱 층으로 보고, 맥스풀링(nn.MaxPoold2d)은 풀링 층으로 별도로 명명합니다. (2) 두번째 표기 방법 합성곱(nn.Conv2d) + 활성화 함수(nn.ReLU) + 맥스풀링(nn.MaxPoold2d)을 하나의 합성곱 층으로 봅니다. 다시 말해 풀링도 하나의 층으로 보느냐, 안 보느냐의 문제인데 누가 옳고 틀리냐의 문제는 아니므로, 이번 챕터에서는 편의를 위해 맥스풀링까지도 포함해서 하나의 합성곱 층으로 판단하고 정리해보겠습니다. 다시 ..