이 기사에서는 OpenCV 함수 circle()을 사용하여 이미지에 원을 그립니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import OpenCV. Step 2: Define the radius of circle. Step 3: Define the center coordinates of the circle. Step 4: Define the color of the circle. Step 5: Define the thickness. Step 6: Pass the above arguments into cv2.circle() along

이 프로그램에서는 opencv 함수인 fillPoly()를 사용하여 채워진 다각형을 그립니다. 이 함수는 이미지와 다각형의 끝점을 가져옵니다. 알고리즘 Step 1: Import cv2 and numpy. Step 2: Define the endpoints. Step 3: Define the image using zeros. Step 4: Draw the polygon using the fillpoly() function. Step 5: Display the output. 예시 코드 import cv2 import numpy as

이 프로그램에서는 opencv 함수 putText()를 사용하여 이미지에 텍스트를 작성합니다. 이 함수는 이미지, 글꼴, 텍스트를 넣을 위치의 좌표, 색상, 두께 등을 가져옵니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2 Step 2: Define the parameters for the puttext( ) function. Step 3: Pass the parameters in to the puttext() function. Step 4: Display the image. 예시 코드 import cv2 image

이 프로그램에서는 opencv 함수 blur()를 사용하여 이미지를 흐리게 처리합니다. 알고리즘 Step 1: Import OpenCV. Step 2: Import the image. Step 3: Set the kernel size. Step 4: Call the blur() function and pass the image and kernel size as parameters. Step 5: Display the results. 원본 이미지 예시 코드 import cv2 image = cv2.imread("testi

이 프로그램에서는 OpenCV 함수 GaussianBlur()를 사용하여 이미지를 흐리게 처리합니다. 가우시안 블러는 가우스 함수를 사용하여 이미지를 흐리게 처리하는 과정입니다. 이미지에서 노이즈를 제거하고 디테일을 줄이기 위해 그래픽 소프트웨어에서 널리 사용됩니다. 알고리즘 Step 1: Import cv2. Step 2: Read the original image. Step 3: Apply gaussian blur function. Pass the image and the kernel size as parameter. Step

plt.legend()를 사용하여 목록에 값을 넣는 것만으로 특정 항목을 추가하거나 표시할 수 있습니다. 단계 plt.xlabel() 메서드를 사용하여 X축 레이블을 설정합니다. plt.ylabel() 메서드를 사용하여 Y축 레이블을 설정합니다. plot() 메서드 인수에 전달된 목록을 사용하여 라인을 플로팅합니다. Location 및 legend_drawn 플래그는 위치를 찾고 테두리에 대해 플래그를 True로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 파란색 및 주황색 요소로 범례를 설정합니다. 그림을

이 프로그램에서는 OpenCV 라이브러리의 medianBlur() 함수를 사용하여 이미지를 흐리게 처리합니다. 중앙값 흐림 효과는 노이즈를 제거하면서 이미지의 가장자리를 처리하는 데 도움이 됩니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image. Step 3: Pass image and kernel size in the cv2.medianblur() function. Step 4: Display the image. 예시 코드 import cv2 image = cv2.imread

이 프로그램에서는 OpenCV 함수인 erode()를 사용하여 이미지를 삭제합니다. 이미지의 침식은 이미지를 축소하는 것을 의미합니다. 커널의 픽셀 중 하나라도 0이면 커널의 모든 픽셀이 0으로 설정됩니다. 이미지에 침식 함수를 적용하기 전에 한 가지 조건은 이미지가 회색조 이미지여야 한다는 것입니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2 Step 2: Import numpy. Step 3: Read the image using imread(). Step 4: Define the kernel size using

이 프로그램에서는 OpenCV 라이브러리의 dilate 함수를 사용하여 이미지를 확장합니다. 팽창은 이미지의 개체 경계에 픽셀을 추가합니다. 즉, 이미지를 모든 면으로 확장합니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import cv2 and numpy. Step 2: Read the image using opencv.imread(). Step 3: Define the kernel using np.ones() function. Step 4: Pass the image and kernel to the dilate() functio

Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 생성하고 datetime에 대한 인덱스를 설정할 수 있습니다. gcf().autofmt_xdate()를 사용하여 X축의 날짜를 조정합니다. 단계 date_time의 목록을 만들고 pd.to_datetime()을 사용하여 date_time으로 변환합니다. 데이터 =[1, 2, 3] 고려 DataFrame() 개체, 즉 DF를 인스턴스화합니다. 2단계의 데이터로 DF[값]을 설정합니다. 1단계의 date_time을 사용하여 DF.index()를 설정합니다. 이제 데

이 프로그램에서는 이미지를 여는 작업을 수행합니다. 열면 이미지의 전경에서 작은 개체가 제거되어 배경에 배치됩니다. 이 기술은 이미지에서 특정 모양을 찾는 데에도 사용할 수 있습니다. 개방은 침식 후 팽창이라고 할 수 있습니다. 이 작업에 사용할 함수는 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)입니다. 원본 이미지 알고리즘 1단계:cv2 및 numpy를 가져옵니다. 2단계:이미지를 읽습니다. 3단계:커널을 정의합니다. 4단계:이미지와 커널을 cv2.morphologyex() 함수에 전달

이 프로그램에서는 cv2.morphologyEx() 함수를 사용하여 닫기 작업을 수행합니다. 닫으면 전경의 작은 구멍이 제거되고 배경의 작은 구멍이 전경으로 바뀝니다. 이 기술은 이미지에서 특정 모양을 찾는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 작업에 사용할 함수는 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)입니다. 원본 이미지 알고리즘 1단계:cv2 및 numpy를 가져옵니다. 2단계:이미지를 읽습니다. 3단계:커널을 정의합니다. 4단계:이미지와 커널을 cv2.morphologyex() 함

이 프로그램에서는 Pillow 라이브러리를 사용하여 각 채널의 모든 픽셀의 MEDIAN을 계산합니다. 이미지에는 총 3개의 채널이 있으므로 3개의 값 목록이 표시됩니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Import the Image and ImageStat libraries. Step 2: Open the image. Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class. Step 4: Print the median of the pixels. 예시 코드 fro

ticklabel_format() 메서드에서 style=plain을 사용하여 변경되는 값을 지수 형식으로 제한할 수 있습니다. 단계 plot() 메서드를 사용하여 두 개의 목록을 전달하여 선을 그립니다. style=plain인 ticklabel_format() 메서드를 사용합니다. 매개변수가 설정되지 않은 경우 포맷터의 해당 속성은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. Style=plain은 과학적 표기법을 끕니다. 그림을 보려면 plt.show() 메서드를 사용하십시오. 예시 from matplotlib impor

FuncAnimation 메서드를 사용하여 영화를 만들 수 있습니다. 입자의 위치를 ​​계속 변경하기 위해 사용자 정의 메소드인 업데이트를 생성하고 마지막에 이 메소드는 scatter 인스턴스를 반환합니다. 단계 입자의 초기 위치, 속도, 힘 및 크기를 가져옵니다. 새 그림을 만들거나 figsize =(7, 7)로 기존 그림을 활성화하십시오. 현재 Figure에 좌표축을 추가하고 xlim과 ylim을 사용하여 현재 좌표축으로 만듭니다. 입자의 초기 위치에 대한 산란을 표시합니다. *func* 함수를 반복적

다음 프로그램 코드는 Tex를 사용하여 matplotlib 레이블에 줄 바꿈을 표시하는 방법을 보여줍니다. 단계 레이블에 줄 바꿈을 표시하려면 \n을 사용하여 다이어그램의 X축 및 Y축 레이블을 설정하십시오. 축 면색에 대한 현재 .rcParams를 설정합니다. 그룹이 삭제되었습니다. 사이클러를 사용하여 라인 그룹의 색상을 설정합니다. 색상 목록은 빨간색은 r, 녹색은 g, 파란색은 b, 노란색은 y로 구성됩니다. cycler 클래스는 단일 위치 인수, 한 쌍의 위치 인수 또는 키워드 인수 조합에서 새 Cycl

이 프로그램에서는 이미지에 대해 TopHat 작업을 수행합니다. TopHat 연산은 주어진 이미지에서 작은 요소와 세부 사항을 추출하는 데 사용되는 형태학적 연산입니다. TopHat은 어두운 배경에서 밝은 물체를 향상시키는 데 사용됩니다. morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) 함수를 사용할 것입니다. 원본 이미지 알고리즘 1단계:cv2를 가져옵니다. 2단계:이미지를 읽습니다. 3단계:커널 크기를 정의합니다. 4단계:이미지와 커널을 cv2.morphologyex() 함수에 전달합니다.

이 프로그램에서는 OpenCV를 사용하여 이미지에 Blackhat 작업을 수행합니다. BlackHat 변환은 밝은 배경에서 관심 있는 어두운 개체를 향상시키는 데 사용됩니다. morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) 함수를 사용하겠습니다. 원본 이미지 알고리즘 1단계:cv2를 가져옵니다. 2단계:이미지를 읽습니다. 3단계:커널 크기를 정의합니다. 4단계:이미지와 커널을 cv2.morphologyex() 함수에 전달합니다. 5단계:출력을 표시합니다. 예시 코드 가져오기 cv2image

이 프로그램에서는 이미지를 업샘플링합니다. 업 샘플링은 이미지의 2D 표현을 유지하면서 공간 해상도를 높이는 것입니다. 일반적으로 이미지의 작은 영역을 확대하는 데 사용됩니다. 이 작업을 완료하기 위해 openCV 라이브러리의 pyrup() 함수를 사용할 것입니다. 원본 이미지 알고리즘 Step 1: Read the image. Step 2: Pass the image as a parameter to the pyrup() function. Step 3: Display the output. 예시 코드 import cv2 imag

pyplot 패키지의 savefig 메소드를 사용하여 Figure의 위치를 ​​지정하여 원격으로 Figure를 저장할 수 있습니다. 단계 다른 백엔드를 사용하려면 matplotlib.use(Agg) 메서드를 사용하여 설정하세요. plot() 메서드를 사용하여 선을 그립니다. savefig() 메서드를 사용하면 디렉토리만 넣으면 원격으로 이미지를 저장할 수 있습니다. 그림을 표시하려면 plt.show()를 사용하십시오. 예 import matplotlib matplotlib.use('Agg')