소프트웨어 공장

OpenCV를 활용한 얼굴 인식 (Haar Cascade, Dlib)

OpenCV를 활용한 얼굴 인식 (Haar Cascade, Dlib)1. 소개얼굴 인식은 컴퓨터 비전에서 가장 많이 활용되는 기술 중 하나로, 보안 시스템, 출입 관리, 사진 정리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. OpenCV는 얼굴 인식을 위한 다양한 방법을 제공하며, 대표적으로 Haar Cascade와 Dlib 라이브러리를 활용한 방법이 있습니다.이번 포스팅에서는 OpenCV의 Haar Cascade 분류기와 Dlib을 활용하여 얼굴을 검출하는 방법을 알아보고, Python 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.2. Haar Cascade를 활용한 얼굴 검출2.1 Haar Cascade란?Haar Cascade 분류기는 오브젝트 검출을 위한 기법으로, 특정 패턴을 학습하여 얼굴, 눈, 미소 등의 객체를 검출..

SciPy 모듈 구조 소개 (linalg, optimize, stats 등)

SciPy 모듈 구조 소개 (linalg, optimize, stats 등)1. SciPy란 무엇인가?SciPy는 과학, 공학, 수학적 계산을 위한 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 이는 NumPy를 기반으로 하여 보다 고급 수치 계산과 데이터 분석을 수행할 수 있도록 다양한 모듈을 제공합니다. SciPy는 특히 선형 대수, 최적화, 통계, 신호 처리 등과 같은 분야에서 강력한 기능을 발휘합니다.이 글에서는 SciPy의 주요 모듈인 linalg, optimize, stats 등을 중심으로 각 모듈의 역할과 사용법을 소개하겠습니다.2. SciPy 모듈 구조SciPy는 여러 하위 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 특정한 기능을 수행하도록 설계되었습니다. 주요 모듈과 그 역할을 아래에 정리했습니다.모듈명설..

OpenCV에서 YOLO를 활용한 객체 탐지

OpenCV에서 YOLO를 활용한 객체 탐지객체 탐지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술 중 하나로, 이미지나 영상에서 객체의 위치를 탐지하고 분류하는 역할을 합니다. 이 글에서는 OpenCV를 활용하여 YOLO(You Only Look Once) 모델을 사용한 객체 탐지 방법을 설명하고, Python 코드 예제를 통해 실제로 YOLO를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.1. YOLO란?YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지를 위한 딥러닝 기반 알고리즘 중 하나로, 이미지 전체를 한 번만 분석하여 빠르게 객체를 탐지하는 것이 특징입니다. YOLO는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:빠른 속도: 한 번의 전방향 전달(forward pass)로 객체를 탐지하므로 실시간 탐지가 가능합니다.높은..

SciPy와 NumPy의 관계 – 차이와 상호 작용

SciPy와 NumPy의 관계 – 차이와 상호 작용1. 서론Python의 과학 계산(Scientific Computing) 라이브러리인 SciPy와 NumPy는 데이터 분석, 수치 계산, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 두 라이브러리는 서로 밀접한 관계를 가지며, SciPy는 NumPy를 기반으로 확장된 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 이 글에서는 SciPy와 NumPy의 차이점과 함께, 두 라이브러리가 어떻게 상호 작용하는지 설명하겠습니다.2. NumPy란?NumPy(Numerical Python)는 다차원 배열(array)과 행렬 연산을 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy의 주요 특징은 다음과 같습니다.다차원 배열 객체(numpy.ndarray) 제공빠른 벡터 연산 및 브로드캐스팅 지..

OpenCV에서 DNN 모듈을 활용한 이미지 분류

OpenCV에서 DNN 모듈을 활용한 이미지 분류1. 개요딥러닝을 활용한 이미지 분류는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. OpenCV는 cv2.dnn 모듈을 제공하여 딥러닝 기반의 이미지 분류 작업을 간단하게 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 OpenCV의 DNN 모듈을 활용하여 사전 훈련된 모델을 로드하고, 이미지 분류를 수행하는 방법을 설명하겠습니다.2. OpenCV DNN 모듈 소개OpenCV의 cv2.dnn 모듈은 딥러닝 모델을 로드하고 추론을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. Caffe, TensorFlow, ONNX, Darknet 등 여러 프레임워크에서 학습된 모델을 지원하며, 추가적인 딥러닝 프레임워크 없이도 빠르고 가벼운 실행이 가능합니다.2.1 지원되는 모델 형식Caf..

SciPy 설치 및 기본 설정 (pip install scipy)

SciPy 설치 및 기본 설정 (pip install scipy)1. SciPy란 무엇인가?SciPy는 과학적 연산과 공학적 계산을 위한 고급 기능을 제공하는 Python 라이브러리입니다. SciPy는 수학, 과학, 공학에서 자주 사용되는 수치 해석, 최적화, 선형 대수, 보간법, 통계, 신호 처리 등을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 서브패키지를 제공합니다.SciPy는 기본적으로 NumPy를 기반으로 구축되었으며, NumPy의 배열을 확장하여 보다 복잡한 수학적 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 과학적 연구나 분석 프로젝트에서 정확하고 효율적인 계산이 필요할 때 SciPy는 강력한 도구가 될 수 있습니다.이 포스팅에서는 SciPy의 설치 방법과 기본 설정을 살펴보고, 간단한 예제와 함께 S..

OpenCV YOLO 및 Haar Cascade를 활용한 객체 검출1. 개요객체 검출(Object Detection)은 이미지 또는 영상에서 특정 객체를 찾아내는 기술로, 다양한 분야에서 활용됩니다. OpenCV를 사용하면 간단하게 객체 검출을 구현할 수 있으며, 이번 포스팅에서는 YOLO(You Only Look Once)와 Haar Cascade를 활용하여 객체 검출을 수행하는 방법을 설명하겠습니다.YOLO는 실시간 객체 탐지에 적합한 딥러닝 기반 알고리즘이며, Haar Cascade는 비교적 가벼운 연산을 통해 특정 패턴을 감지하는 방식입니다. 각각의 특징과 사용법을 예제 코드와 함께 알아보겠습니다.2. Haar Cascade를 이용한 객체 검출2.1 Haar Cascade란?Haar Cascade..

SciPy란? – 개요와 특징1. SciPy 소개SciPy는 과학, 공학 및 수학적 계산을 위한 고급 라이브러리로, Python의 핵심 과학 컴퓨팅 스택 중 하나입니다. SciPy는 Scientific Python의 약자로, NumPy를 기반으로 구축되었으며, 선형 대수, 최적화, 신호 처리, 통계 분석 등을 포함한 다양한 수학적 기능을 제공합니다.Python에서 데이터 분석과 수치 연산을 다룰 때 자주 사용되는 NumPy와 밀접한 관계를 맺고 있으며, NumPy가 기본적인 다차원 배열과 수치 연산을 제공한다면, SciPy는 이를 기반으로 보다 고급 기능과 알고리즘을 제공합니다.1.1 SciPy의 역사SciPy는 2001년, Travis Oliphant, Eric Jones, Pearu Peterson을..

객체 추적 (MeanShift, CamShift) - OpenCV 활용1. 서론객체 추적(Object Tracking)은 비디오나 연속된 이미지 프레임에서 특정 객체를 지속적으로 추적하는 기술입니다. OpenCV에서는 여러 가지 방법을 제공하는데, 그중 대표적인 기법으로 MeanShift와 CamShift가 있습니다. 이 글에서는 MeanShift와 CamShift 알고리즘을 활용하여 객체를 추적하는 방법을 소개하고, 예제 코드를 통해 실제 구현을 살펴보겠습니다.2. MeanShift 알고리즘2.1 MeanShift 개요MeanShift는 주어진 데이터의 밀도 중심(Density Mode)을 찾아 이동하는 알고리즘입니다. 객체 추적에서 MeanShift는 초기 객체의 히스토그램을 기준으로, 가장 유사한 ..

Django + React/Vue.js를 활용한 풀스택 프로젝트 구축하기1. 소개현대적인 웹 애플리케이션은 백엔드와 프론트엔드를 분리하여 개발하는 경우가 많습니다. Django는 강력한 백엔드 프레임워크로, React와 Vue.js는 사용자 친화적인 프론트엔드 라이브러리로 널리 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 Django와 React 또는 Vue.js를 조합하여 풀스택 웹 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명하겠습니다.2. 프로젝트 개요이번 프로젝트에서는 사용자가 가입하고 게시물을 작성할 수 있는 간단한 CRUD 웹 애플리케이션을 개발합니다.백엔드: Django + Django REST framework (DRF)프론트엔드: React 또는 Vue.js데이터베이스: PostgreSQL (또는 SQLite)A..