AI7 월리를 찾아라 개요 월리 이미지를 찾는 실험입니다. 데이터셋 : https://www.kaggle.com/kairess/find-waldo 참고소스 : https://github.com/kairess/find_waldo/blob/master/train.ipynb 구현 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches import keras.layers as layers import keras.optimizers as optimizers from keras.models import Model, load_model from keras.utils import to_categorical from keras.callbac.. 2022. 3. 1. 마스크 착용을 인식할 수 있을까? 개요 마스크를 착용한 사람과 착용하지 않은 사람을 인식하는 실험입니다. 데이터셋 : https://github.com/prajnasb/observations 참고소스 : https://pyimagesearch.com/2020/05/04/covid-19-face-mask-detector-with-opencv-keras-tensorflow-and-deep-learning/ 구현 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 from tensorflow.keras.layers import Avera.. 2022. 2. 22. [인공지능] 주차 공간을 알아낼 수 있을까? 개요 주차가 되어있는 데이터와 비어있는 데이터를 학습시켜 주차 공간을 알아내는 실험입니다. 아래 URL을 참고하여 구현하였음을 명시합니다. 데이터셋 : https://www.kaggle.com/daggysheep/find-a-car-park 참고소스 : https://www.kaggle.com/jonghyunlee1993/kaggle-park-lot-full-free-class-activation-mapping 구현 import os import glob import scipy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import tensorflow as tf from keras.models impo.. 2022. 2. 18. 바코드, QR 코드 인식할 수 있을까? 개요 pyzbar 패키지를 활용하여 바코드, QR 코드를 인식해보는 실험입니다. 바코드, QR 코드 생성기 : https://wepplication.github.io/tools/barcodeGen/ 구현 from pyzbar import pyzbar import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import os BASE_DIR = os.getcwd() IMG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'images') sample_img = cv2.imread(os.path.join(IMG_DIR, 'sample.png')) plt.imshow(sample_img) gray_img = cv2.cvtColor(sample_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).. 2022. 2. 16. 지문을 인식할 수 있을까? 개요 사람의 지문을 인공지능 모델로 인식해보는 실험입니다. 아래 URL을 참고하여 구현하였음을 명시합니다. 데이터셋 : https://www.kaggle.com/ruizgara/socofing 참고소스 : https://www.kaggle.com/prasanjeetkeshriii/biometrics-project 구현 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras import layers from keras.models import Model from sklearn.utils import shuffle from sklearn.model_selection import train_test_split from imgaug .. 2022. 2. 15. 이미지 캡차를 인식할 수 있을까? 개요 여러 사이트를 돌아다녀보면 아래와 같이 흔히 찾아 볼 수 있는 이미지 캡차 (CAPTCHA)를 인공지능 모델로 인식해보는 실험을 하려고한다. ※ CAPTCHA는 HIP 기술의 일종으로, 어떠한 사용자가 실제 사람인지 컴퓨터 프로그램인지를 구별하기 위해 사용되는 방법이다. 아래 URL을 참고하여 구현하였음을 명시한다. 데이터셋 : https://github.com/AakashKumarNain/CaptchaCracker/raw/master/captcha_images_v2.zip 참고 소스 https://www.kaggle.com/xinlux/cnn-rnn-ctc https://keras.io/examples/vision/captcha_ocr 구현 import os import cv2 import num.. 2022. 2. 14. 이미지 유사도 embedding 검증 목표resnet50 모델을 사용하여 이미지 전체 데이터에 관해서 임베딩을 하여 유사한 거리에 있는 이미지를 추천한다.사전준비이미지 분류가 되어있는 폴더 안에 이미지가 N장 준비되어 있다. 이 파일들을 가지고 데이터셋을 생성하고 유사도를 검증해 볼 생각이다.데이터셋 준비from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np import pandas as pd import os import sklearn# 데이터가 많으므로 테스트에서는 1000건만 처리.. 2021. 12. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형
