opencv color detection

지금은 Deep Learning을 기반으로 하는 Object Detection 알고리즘이 많고 성능 역시 뛰어나지만 더 간단하게 M/L 방법을 이용하여 객체를 찾고 분류하는 것이 가능합니다. 물론 정확도 측면에서는 부족하지만 속도면에서는 월등히 앞서고 쉽게 응용하여 다양한 시도를 할 수 있습니다. 이전 글에서 소개했던 Color Detection 을 이미지 연산이 아닌 XGBoost Model을 이용하여 수행하려고 합니다. 1. XGBoost Classification Model 생성 XGBoost 패키지 설치 pip install xgboost Import packages from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_importance fro..

이미지 연산 방법을 통해 영역을 찾는 방법 중 두번째로 객체의 색상을 이용하여 검출하는 방법에 대해 알아 보겠습니다. Import packages import cv2 import numpy as np from scipy.spatial import distance as dist import imutils import matplotlib.pyplot as plt Function declaration Jupyter Notebook 및 Google Colab에서 이미지를 표시할 수 있도록 Function으로 정의 def img_show(title='image', img=None, figsize=(8 ,5)): plt.figure(figsize=figsize) if type(img) == list: if type..