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 ..

배열을 사용합니다. 간단하게 숫자 두 개를 입력해서 최대공약수를 찾습니다. #STEP 1 배열에 숫자를 추가하고 max, min함수를 사용해서 배열에서 가장 큰 수와 가장 작은 수를 찾아 변수에 넣습니다. numarr = [] numarr.append(int(input("첫 번째 숫자를 입력하세요."))) numarr.append(int(input("두 번째 숫자를 입력하세요."))) a = max(numarr) b = min(numarr) #STEP2 변수 R에 a 를 b로 나눈 나머지를 넣습니다. R = a % b #STEP 3 위에서 구한 R변수를 사용해서 R이 0이면 최대공약수 그렇지 않으면 a = b , b = R으로 변수 값을 바꿔주고 R이 0이 될 때까지 반복합니다. if (R != 0): ..

파이썬으로 영상을 그레이 색상으로 바꾸는 효과를 줘봅시다. 다운로드한 사진, 동영상을 사용할 수도 있지만 웹캠을 사용하는 코드를 사용했습니다. 코드는 간단합니다. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 0번 카메라 (웹캠) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #BGR 컬러를 GRAY로 변환 cv2.imshow('frame',frame) #원본 영상 보여주기 cv2.imshow('gray',gray) #그레이 색상으로 변경된 영상 보여주기 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: # Esc break cv2...

파이썬에서 문자열을 SHA-256 해시 알고리즘으로 암호화하려면 hashlib 모듈을 사용할 수 있습니다. SHA-256은 입력 데이터에 대해 고유한 고정 길이의 해시 값을 생성하는 암호화 해시 함수입니다. 해시는 일방향 함수로, 원래 데이터를 해시 값으로부터 복원하는 것은 거의 불가능합니다. SHA-256 해시 생성 방법hashlib 모듈을 임포트합니다.hashlib.sha256() 함수를 호출하여 SHA-256 해시 객체를 생성합니다.해시 객체의 update() 메서드를 사용하여 해싱할 데이터를 제공합니다.hexdigest() 메서드를 호출하여 해시 값을 16진수 문자열로 반환합니다.import hashlib# 해싱할 문자열input_string = "Hello, World!"# 문자열을 바이트로 인..

배열 돌면서 K보다 작은 수가 있으면 제일 작은 수와 그 다음으로 작은 수를 찾아서 계산해줬는데.. 효율성 테스트에서 시간 초과라고한다.. 검색해보니 heapq를 import해서 사용하면 해결이 된다고 해서 코드를 수정- heapq쓰니까 정답처리. 자동으로 배열을 sort해줘서 시간 초과 문제가 생기지 않는다고 한다.