반응형 공부/코딩9 스파르타코딩클럽 이미지로 시작하는 딥러닝 4주차 개발일지 스파르톤에서 3주차 강의까지 끝내고 이제 4주차 강의까지 완료! 이번 주차에 배운 것은 영상에서 얼굴을 인식하고 그 위에 이미지를 씌우는 거였다. 스노우 앱에서 카메라 필터중에 얼굴에 그림이 씌워지는 그런 거랑 똑같다. import cv2 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('models/shape_predictor_5_face_landmarks.dat') cap = cv2.VideoCapture('videos/02.mp4') sticker_img = cv2.imread('imgs/pig.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) while True: ret, img = ca.. 2021. 7. 17. 스파르타코딩클럽 이미지로 시작하는 딥러닝 3주차 개발일지 이번 주차에는 사진 속에서 얼굴을 인식하고 사람이 마스크를 썼는지 안 썼는지까지 판단하는 코드를 작성해보았다. 위대하신 분들이 만들어놓은 딥러닝 코드를 활용해서 결과를 보는 것이 신기할 따름이다. from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input from tensorflow.keras.models import load_model import numpy as np import cv2 facenet = cv2.dnn.readNet('models/deploy.prototxt', 'models/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel') model = load_model('models/mask_dete.. 2021. 7. 11. 스파르타코딩클럽 이미지로 시작하는 딥러닝 2주차 개발일지 스파르톤 덕분에 2주차까지 완료! 이번 주차에는 이미지를 전처리하고 유명 작가들의 화풍으로 변환하는 알고리즘을 적용해봤다. import cv2 import numpy as np net = cv2.dnn.readNetFromTorch('models/instance_norm/mosaic.t7') net2 = cv2.dnn.readNetFromTorch('models/instance_norm/the_scream.t7') img = cv2.imread('images/03.jpg') h, w, c = img.shape img = cv2.resize(img, dsize=(500, int(h / w * 500))) MEAN_VALUE = [103.939, 116.779, 123.680] blob = cv2.dnn.b.. 2021. 7. 11. 스파르타코딩클럽 이미지로 시작하는 딥러닝 1주차 개발일지 스파르타코딩클럽을 알게 된건 인스타에서 광고가 나와서 알게 되었다. 그때는 메타버스가 없었는데 와 몇개월 사이에 엄청난 변화가 있었다. 스파르타코딩의 메타버스 "스파랜드"다. 여기서 줌처럼 화상회의를 할 수 있다. 진짜 짱인듯. 1주차에는 파이썬으로 이미지를 띄우고, 이미지에 사각형을 그리고, 이미지를 잘라내고, 합성을 했다. 그리고 동영상을 띄우고, 동영상을 자르고, 색을 바꾸고 하는 코딩을 했다. 파이썬(아나콘다), vs code 설치는 과감히 생략! import cv2 # print(cv2.__version__) # print(tf.__version__) # print(dlib.__version__) img = cv2.imread('01.jpg') # print(img) cv2.imshow('img.. 2021. 7. 11. 이전 1 2 3 다음 반응형
