2020/01
[회고록] 2020년 1분기 계획
2020 1분기 계획2020년이 시작되었다. 2019년은 눈코 뜰 새 없이 빠르게 지나갔다. 제대로 마음먹고 공부한지 1년이 되어감에 따라 관심이 있는 분야에 대해서 공부하게 된 것 같다. 빠르게 지나갈 2020년에서 원하는 것을 얻기 위해 이렇게 또 계획을 짜본다!먼저 수행해야 할 내용들을 나열해보자.OpenCV Tutorial 마무리 ( 약 3개 정도 남음 )C/C++ 학습 ( 섹션 4 부터 ~ )OpenCV / 컴퓨터비전 프로젝트 1~2개알고리즘 풀이논문 읽기 / 리뷰포트폴리오 작성토익 응시대략 이 정도가 될 것 같다. OpenCV Tutorial의 경우는 1월내로 충분히 끝낼 수 있고, C/C은 7개의 섹션이 더 남았는데 일단은 다 끝내보는게 목표이다…! 그래야 C/C을 이용해서 OpenCV를 공..
![[OpenCV] 08-3-2. K-Means Clustering in OpenCV](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F99866C3D5E1020D734)
[OpenCV] 08-3-2. K-Means Clustering in OpenCV
cv2.kmeans() 함수를 사용하는 법을 알아볼 것 이다.Understanding ParametersInput parameterssamples : 데이터 타입은 np.float32여야하고, 각 특성들은 단일 열(column) 형태로 입력되어야 한다.nclusters(K) : 끝에 원하는 클러스터의 수 이다.criteria : 반복을 어느 정도 할지 정해주는 기준이다. 기준에 충족이 된다면 알고리즘 반복이 멈추게 된다. 사실 튜플 형태로 3가지로 이루어져 있다.3.a - termination criteria의 종류 : 3가지 flags가 있다 :cv2. TERM_CRITERIA_EPS - 특정 정확도에 다다르면 알고리즘 반복을 멈춘다..
![[OpenCV] 08-3-1. Understanding K-Means Clustering](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F9969EC345E0EC79402)
[OpenCV] 08-3-1. Understanding K-Means Clustering
K-Means Clustering의 개념에 대해서 이해해보고, 어떻게 작동하는지 알아보자!Theory자주 사용되는 사례를 가지고 이해해 볼 것이다.T-shirt size problem시장에 새로운 티셔츠를 출시하고자 하는 회사를 생각해보자. 모든 사람들의 사이즈를 충족시키기 위해서 다른 사이즈의 모델들을 제조할 것이다. 그래서 아래의 그래프 처럼 사람들의 키와 몸무게를 시각화했다. 회사는 모든 사이즈의 티셔츠를 맞춤으로 만들어 줄 수 없다. 대신에, S,M,L사이즈로 나눈 3가지 모델을 통해 사람들의 사이즈를 맞춰 줄 수는 있다. 이렇게 사람들을 세 그룹으로 나누는 것은 k-means clustering이라고 하고, 알고리즘은 3개가 사람들..