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[Python_OpenCV] Gaussian, Bilateral, Median flter 노이즈의 종류 - original image - salt-and-pepper noise : 랜덤으로 검거나 흰 점들이 마치 소금과 후추처럼 흩 뿌려져 있는 노이즈를 말한다.- gaussian noise : 정규 분포를 이르는 노이즈를 말한다. 쉽게말하면 일반적으로(일상적으로) 생기는 잡음을 말한다.(이미지 전체에 고르게 나타나는 잡음) Gaussian, Bilateral filter - 보통 가우시안 노이즈(백색 잡음)을 제거하는데 사용되어진다.- Gaussian과 Bilateral 두 필터 모두 잡음을 제거한다.- Gaussian과 Bilateral의 가장 큰 차이는 Bilateral의 경우 경계선이 뭉개지지 않는다. Gaussian, Bilateral filter 실행 코드 cv2.Gaussian(i.. 2018. 9. 6.
[keras] DNN (Basic CIFAR10) Source : 코드 # DNN_CIFAR-10 / MNIST보다 복잡한 데이터의 처리(R,G,B) import numpy as np from keras import datasets from keras.utils import np_utils from keras import layers, models class DNN(models.Sequential): def __init__(self, Nin, Nh_l, Pd_l, Nout): super().__init__() # 첫 번째 은닉층 self.add(layers.Dense(Nh_l[0], activation='relu',input_shape=(Nin,), name='Hidden-1')) # Dropout 확률을 정한다. # Dropout : 랜덤으로 몇개의 .. 2018. 9. 6.
[Keras] DNN 기본 예제 츨처 : 를 공부하면서 작성하였습니다. 코드 - 코드는 기존의 ann과 동일한데 모델 구성을 할때 은닉층이 하나 추가된다. # 784개 입력, 은닉 노드 100, 50 Nin = 784 Nh_l = [100, 50] number_of_class = 10 Nout = number_of_class # 분류 DNN 모델 구현 ######################## from keras import layers, models class DNN(models.Sequential): def __init__(self, Nin, Nh_l, Nout): super().__init__() # 첫 번째 은닉층 : 784 in, 100 out & relu(sigmoid 사용시 역전파시 성능 저하) self.add(layer.. 2018. 8. 31.
[Keras] ANN 기본 예제 츨처 : 를 공부하면서 작성하였습니다. 코드- 함수형 모델 구성과 객체지향형 모델 구성 두 가지 모델이 구현되어 있지만 어느걸로 써도 동일한 결과를 얻을 수 있다. # basic ANN(shallow neural network으로도 불림 snn) # mnist 분류를 ANN을 이용하여 구성 # 패키지 임포트 from keras import layers, models # 연쇄 방식 모델링 함수형 구현 방법 # model을 초기화 하고 add를 이용한 구현 방식을 사용한다. # 함수형, 객체지향형 둘다 같은 결과를 가진다. # ann 함수형 모델 구성 def ANN_func(Nin,Nh,Nout): # 모델 초기화 model = models.Sequential() # 활성 함수 relu model.add(l.. 2018. 8. 31.

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