컴공생 C

일단 생각보다 진척도가 매우 높다 문제 크롭만 (솔직히 말하면 수능완성 교재만) 1주일+@ 로 계획해 두었는데 크롭+ 덩어리 만들기 방식으로 오늘 어느정도 완성했다. 어제 밤에 저 방식을 시도했을때의 문제점 1. 가운데 경계를 무시하고 덩어리들 끼리 가까우면 한 영역이 되어버린다 2. 위 아래의 무늬(..? 하튼 문제로서의 아무 기능이 없는 부분들)가 영역으로 인식이 된다 개선 아이디어 1. 위 아래 부분을 필요한 부분 외에 crop (문제집의 형식상 위아래 여백은 크게 변하지 않는다) 2. 가운데 라인을 기준으로 왼쪽 영역, 오른쪽 영역으로 나누어서 input으로 사용한다 양쪽여백 크롭 오른쪽 중앙의 " 확률과 통계" 부분이 문제 얘도 영역으로 포함되거나 개별 영역을 차지하는 경우가 있었다. +데이터 ..

import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def contour(): #파일 불러오기 imgfile = '/content/drive/MyDrive/crop/suwan.png' img=cv2.imread(imgfile) imgray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #이미지 BGR에서 흑백으로 변환 edge = cv2.Canny(imgray, 150, 200) #Canny 알고리즘 이용 이미지의 edge를 검출 cv2_imshow(edge) contours, hierarchy = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #이미..

전체 코드 #드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow def handle_image(): #이미지 불러오기 imgfile='/content/drive/MyDrive/crop/3dol.jpeg' img=cv2.imread(imgfile,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #흑백으로 불러오기 cv2_imshow(img) #화면상에 display cv2.imwrite('/content/drive/MyDrive/crop/3dol_bw.jpeg',img) #흑백으로 바꾼 이미지 저장 if __na..

드라이브 내의 이미지를 불러오므로 드라이브 마운트를 해야한다. 드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 드라이브 마운트를 해야함 import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow def handle_image(): #이미지 읽어오기 imgfile='/content/drive/MyDrive/crop/3dol.jpeg' img=cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_COLOR) imgfile= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2_imshow(img) if __name__=='__main__'..

종강을 했지만 데이터 분석 툴인 R 특강이 우연찮게 열려서 신청했다. 개강이 3일정도 미뤄지지만 오빠도 종강을 안했고 잉여롭게 시간을 보내느니 궁금했던 분야 조금이라도 알아보자! 하는 패기 수업시간이 10:00~17:00 일줄은 몰랐다 ^ㅠ* 결론적으로 말하면 꽤 유익했다! R, R 스튜디오를 이용해 개념, 실습을 진행 했는데 개념은 컴공과목에서 배웠던 것들과 크게 다르지 않아서 술술 들었다. R 다운로드 링크 cran.r-project.org/bin/windows/base/ Download R-4.0.3 for Windows. The R-project for statistical computing. If you want to double-check that the package you have down..

캡스톤 디자인프로젝트A의 우리 팀 주제는 딥러닝 기반 해시태그 필터링이다. 일단 초기에 생각하기로는 인스타그램, 페이스북 등등의 SNS를 사용하다보니 맛집을 검색해도 셀카가, 운동을 검색해도 셀카+ 노출 사진, 여행을 검색해도 그저 셀카..로 무성한 검색기능이 뭔가 잘 못 되었단 생각이 들었다. 검색을 하다보면 셀카만이 문제가 아니다. 검색어와 관련이 없는 게시물들이 온통 섞여서 결과에 나타나니까.. 필요한 정보를 얻기 어려웠다. 인스타그램 크롤러를 만들다 보니 왜 이렇게 되는지 알았다.. 일단 프로젝트는 3가지의 필터링을 거친다. 1. 검색어와 게시물의 사진이 관련이 있는가? 2. 게시물의 해시태그 끼리의 연관성이 있는가? 3. 검색어와 게시물에 사용된 해시태그간의 연관성이 있는가? 초기에는 인스타그램..

동작 데이터는 오른쪽과 왼쪽의 엄지, 손목, 팔꿈치, 손에 3D센서를 부착해 6가지 행동을 구분하는 것을 목적으로 한다. 오른쪽 손목의 센서만을 이용한 모델과 오른쪽 엄지 센서만을 이용한 모델과 둘을 같이 이용한 모델을 각각 최적화하고 성능과 이유를 분석하고자 한다. 주어진 데이터 셋은 각 위치당 x, y, z의 데이터가 주어졌고 train과 test셋이 나누어진 채로 제시되었다. 각 행동은 시계열 데이터로 기록되었고 한 채널당 51개의 데이터 열과 52번째 열의 라벨링으로 행동을 구분하였다. 해당 실험에서 분류하고자 하는 6가지 행동은 ‘I have command’, ‘All clear’, ‘Not clear’, ‘Spread wings’, ‘Fold wings’, ‘Lock wings’이다. 6가지 ..

문제출처 www.acmicpc.net/problem/1094 1094번: 막대기 지민이는 길이가 64cm인 막대를 가지고 있다. 어느 날, 그는 길이가 Xcm인 막대가 가지고 싶어졌다. 지민이는 원래 가지고 있던 막대를 더 작은 막대로 자른다음에, 풀로 붙여서 길이가 Xcm인 막대�� www.acmicpc.net #include int main() { int stick; scanf("%d", &stick); int cnt=0 ; //막대기 길이를 이진수로 생각하기 for (; stick > 0;stick=stick/2) { //나머지 1일 때 막대 조각 추가 if (stick % 2==1) cnt++; } printf("%d", cnt); }

문제 출처 www.acmicpc.net/problem/2309 2309번: 일곱 난쟁이 아홉 개의 줄에 걸쳐 난쟁이들의 키가 주어진다. 주어지는 키는 100을 넘지 않는 자연수이며, 아홉 난쟁이의 키는 모두 다르며, 가능한 정답이 여러 가지인 경우에는 아무거나 출력한다. www.acmicpc.net #include #include #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS int main() { int dwarf[9]; //난쟁이의 키를 담을 배열 int total = 0; //제시된 키의 전체합 int over = 0; //초과한 양 int i, j; //입력받는 부분 for ( i = 0; i < 9; i++) { scanf("%d", &dwarf[i]); total = total + ..

어쨌든 마지막 약자가 Searching 이라 검색 부분에 있을줄 알았는데 자료구조 그래프(1)(2)에 있었다. 호달달.. 그래프란? 모델을 수학적으로 나타내고, → 컴퓨터로 옮겨서 → 그래프라는 자료구조로 나타내는 방식 - 그래프는 정점(vertex)와 에지(edge)의 집합으로 구성 - 정점 집합과 에치 집합의 순서쌍 쉽게 말하면 정점은 꼭지점이고 에지는 꼭짓점을 이은 선 정점이 4개이고 edge도 4개인 그래프 그래프 상에서의 정의는 이렇지만 정점과 에지의 개념도 살펴볼 필요가 있다. 정점(Vertex) - 여러가지 특성을 가질 수 있는 객체를 의미 - 노드(node)로 불리는 것이 더 정확 - V(G): 그래프 G의 정점들의 집합 ex) V(위의 그래프)=0,1,2,3 에지(Edge) - 정점들간의..