준비 -운영체제 : Windows 10 -언어 : Python -웹 드라이버 : chromedriver.exe 프로그램 실행 과정 1. 인스타그램 해시태그를 크롤링합니다. 2. 검색어를 입력하면 검색어에 관한 게시물의 작성자 ID와 해시태그를 수집합니다. 3. 수집 후 csv(txt) 파일로 변환합니다. 인스타그램은 JavaScript를 사용하여 페이지를 스크롤할 때 새로운 게시글을 불러오는 방식이라 selenium라이브러리를 추가로 사용했습니다. selenium은 웹 드라이브를 사용하는 라이브러리이며 반응형 사이트 파싱에 사용합니다. 꼭 크롬 드라이버를 사용할 필요는 없지만 크롬을 사용하고 있기 때문에 크롬 드라이버를 다운로드하였습니다. 크롬 버전은 브라우저 오른쪽 위 브라우저 옵션 - 도움말 - 정보..

고화질 사진을 구했는데.. 노이즈가 껴있어서 필터를 적용시켜봤습니다. GaussianBlur, medianBlur, bilateralFilter 세 필터 모두 잡음 제거에 탁월한 필터이지만 조금씩 차이가 있기에 테스트를 해봤습니다. import cv2 img = cv2.imread('iu123.jpeg') FilterOn = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) #FilterOn = cv2.medianBlur(img, 5) #FilterOn = cv2.bilateralFilter(img,9,75,75) cv2.imwrite('median.jpeg', FilterOn) cv2.imshow('원본이미지', img) cv2.imshow('필터적용이미지', FilterOn) cv2.waitKey..

API를 받아오기 위해서는 KEY를 발급받아야 합니다. 영화진흥위원회 오픈API www.kobis.or.kr 영화진흥위원회 회원가입을 하고 키 발급을 받아줍니다. KEY는 2개를 만들 수 있고 한 키당 하루에 3000번 KEY사용이 가능합니다. API를 사용하기에 앞서 어떤 정보를 받아 올 수 있는지 알아야 합니다. (아래 링크에서 확인 가능합니다.) 일별 박스오피스 주간/주말 박스오피스 공통코드 조회 영화목록 영화 상세정보 영화사목록 영화사 상세정보 영화인목록 영화인 상세정보 원하는 변수를 알았다면 코드를 작성해줍니다. XML을 파싱 하는 방법과 Json을 파싱하는 방법이 있습니다. XML일별 박스오피스 파싱 import pandas as pd import datetime import requests ..

영상에 OpenCV filter2D 사용 이미지에 사용한 필터를 영상에도 사용해 봅시다. 영상은 아이유-삐삐 MV의 일부를 사용했습니다. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture('./아이유.mp4') #원본영상 필터가 적용된 영상을 저장하기 위해 영상의 사이즈, 코덱을 불러옵니다. frame_size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) print('frame_size =', frame_size) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') #영상코덱 out1 = cv2.VideoWriter('./아이유TEST..

Python 으로 OpenCV 라이브러리 사용하기 영상처리를 하기 위해 OpenCV라이브러리를 사용합니다. 직접 필터를 만들기 위해서 OpenCV라이브러리의 filter2D를 사용합니다. Sobel 연산 #sobel 연산 sobelX = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) gx = cv2.filter2D(img1, cv2.CV_32F, sobelX) sobelY = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) gy = cv2.filter2D(img1, cv2.CV_32F, sobelY) mag = cv2.magnitude(gx, gy) img1 = cv2.normalize(mag, 0, 255, cv2.NORM_MIN..

OpenCV의 filter2D를 파이썬에서 사용해보자 목표 OpenCV 라이브러리의 filter2D를 사용하여 원본 영상에 필터를 적용시킵니다. Sobel, Laplacian, Smoothing, Weighted Average 필터를 사용하고 필터가 적용된 영상은 OpenCV의 VideoWriter를 사용하여 저장합니다. 영상에 필터를 적용하기 전에 각각의 필터들이 어떤 특성을 가졌는지 알아봅니다. Sobel, Laplacian Sobel과 Laplacian은 영상의 에지를 검출하는데 특화된 필터입니다. Sobel은 1차 미분을 사용하여 간결한 엣지검출이 가능하지만 노이즈에 약하고 Laplacian은 2차 미분을 사용하여 조금 두꺼운 에지 검출이 가능하지만 노이즈에 강한 특성을 가집니다. 자세한 내용은 ..