AI와 데이터의 모든 것

1. 비주얼 스튜디오 코드와 같은 환경에서 .py 파일을 터미널에 실행시키는 방식 def print_image(image): if isinstance(image, str): image = cv2.imread(image) cv2.imshow("image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 2. 주피터 환경에서 (.ipynb 파일의 한 셀에서) 이미지를 보고싶은 경우 1) OpenCV : viewer (window)가 뜨는 방식 def print_image(image): if isinstance(image, str): image = cv2.imread(image) cv2.namedWindow("Sample Image", cv2.WINDOW_NORMAL) cv..

Digital Image는 2차원 함수 f(x,y)로 정의될 수 있다. x와 y는 공간 평면 상의 좌표이고, f의 진폭(amplitude)은 이미지의 어떤 좌표 x, y의 intensity(감도) 또는 gray-level (회색도)로 불린다. x, y, intensity values of f는 모두 유한한 수이다. (finite number, discrete quantities) Digital Image는 위치와 값을 가지는 요소들로 구성된다. 그 요소들을 picture elements,image elements, pels, pixels 라고 부른다. 이미지/영상은 기본적으로 전자기 스펙트럼 (EM Spectrum; Electro-Magnetic Spectrum)에 기반하여 영상의 픽셀값이 정해진다. I..

제일 먼저, Computer Vision 영역에서 예전부터 가장 흔히 접해왔던 생성형 AI를 활용한 사례이다. Synthetic Image (합성 이미지) 생성 1) Style Transfer : 이미지의 그림체와 같은 스타일을 입혀 새로운 이미지를 생성해내는 기술. 보통 예술가들의 색채나 그림체를 가져와서 나의 이미지에 입혀주는 등의 사례가 바로 이 기술이다. style image와 normal image의 합성이다. 2) Image Inpainting : 이미지의 일부 영역에 새로운 이미지로 값을 생성해내는 기술. 이미지 속에서 배경의 어떤 객체를 지우고, 실제로 그 객체가 없었던 것처럼 자연스러운 배경을 생성해주는 사례가 이 기술이다. (missing regions in image 참고예시 - er..

tesseract (github) : https://github.com/tesseract-ocr/tesseract GitHub - tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) - GitHub - tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) github.com tesseract (doc) : https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Home.html Tesseract User Manual Tesseract ..