[Day28] 파이썬으로 이미지 다루기
오늘은 파이썬으로 이미지를 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 아래 글을 참고해 보시면 도움이 될 것 같습니다.
1. 이미지 다루기
opencv-python.readthedocs.io/en/latest/doc/01.imageStart/imageStart.html
이미지 다루기 — gramman 0.1 documentation
cv2.imread() 함수를 이용하여 이미지 파일을 읽습니다. 이미지 파일의 경로는 절대/상대경로가 가능합니다. 이미지 읽기의 flag는 3가지가 있습니다. Note 3개의 flag대신에 1, 0, -1을 사용해도 됩니다.
opencv-python.readthedocs.io
2. 기계 학습(Machine Learning, 머신 러닝)은 즐겁다! Part 4
기계 학습(Machine Learning, 머신 러닝)은 즐겁다! Part 4
딥러닝(Deep Learning)을 사용한 최신 얼굴 인식(Face Recognition)
medium.com
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4. Image Pyramids
opencv-python.readthedocs.io/en/latest/doc/14.imagePyramid/imagePyramid.html
Image Pyramids — gramman 0.1 documentation
Theory 일반적으로는 고정된 이미지 사이즈를 작업을 하지만, 때때로 동일한 이미지에 대해서 다양한 사이즈를 가지고 작업을 해야 하는 경우가 있습니다. 만일, 이미지에서 얼굴을 찾을 경우에
opencv-python.readthedocs.io
5. class dlib.rectangles
dlib.net/python/index.html#dlib.rectangles
Classes — dlib documentation
Dlib is principally a C++ library, however, you can use a number of its tools from python applications. This page documents the python API for working with these dlib tools. If you haven’t done so already, you should probably look at the python example p
dlib.net
6. Annotated Facial Landmarks in the Wild (AFLW)
www.tugraz.at/institute/icg/research/team-bischof/lrs/downloads/aflw/
ICG - AFLW
www.tugraz.at
7. Facial point annotations
ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/
i·bug - resources - Facial point annotations
Description: Existing facial databases cover large variations including: different subjects, poses, illumination, occlusions etc. However, the provided annotations appear to have several limitations. Figure 1: (a)-(d) Annotated images from MultiPIE, XM
ibug.doc.ic.ac.uk