전체 글226 02_네트워크 주소 체계 1. 포트번호- TCP, UDP 헤더 앆에 포함된 주소 - 주소 크기: 16bit(2^16 = 0~65535) - 클라이언트 입장: 서비스 요청 및 실행 - 서버 입장: 서비스 구분 및 제공참고사이트 Service Name and Transport Protocol Port Number Registry3 udp Reserved 2025-02-13 De-assigned on 2025-02-13, previously compressnet by [Bernie_Volz]www.iana.org User Ports (1024-49151) PC 에서 사용하는 포트Dynamic/PrivatePorts (49152-65535) PC 에서 사용하는 포트, 동적/사설 포트System Ports (0-1023) 서비스 예약용e.. 2025. 3. 28. 02_MobaXterm, 기본 명령어 프로그램 소개:리눅스외에 데스크탑환경에서 터미널프로그램을 사용하는데, 그 프로그램이다. 1. putty: 오래되었지만 지속업데이트가 되지않기때문에 2. MobaXterm : 현재 많이사용함(무료버전)MobaXterm_모바엑스텀리눅스 환경에서 실제로 작업을 하는 경우가 많이 없다!그래서 ssh접속을 위해서 putty혹은 xshell을 설치하거나 FTP&SFTP접속을위해 FileZilla(파일질라)등을 설치하는 등 여러가지 원격 접속용 프로그램을 설치해야하는데 모바엑스텀을 사용하면 리눅스 환경의 ssh접속, ftp,sftp등을 모바엑스텀 프로그램 1가지로 할 수 있습니다. 더보기FTP 란?- File Transfer Protocol의 약자이며, 빠른 파일 전송이 주된 목적이다. 쉽게 말해서 Linux(원격.. 2025. 3. 27. VMware workstation + 리눅스설치 기본 설치해야하는것1.VMware workstation(컴에 기본설치되어있을거임)▶ 가상장치프로그램입니다.▶ 가상 시스템을 맞춰서 리눅스를 설치해서 활용할 수 있는 프로그램더보기Downloading VMware Workstation Pro Downloading VMware Workstation ProDownloading VMware Workstation Pro book Article ID: 344595 calendar_today Updated On: Products VMware Workstation Pro Show More Show Less Issue/Introduction This article provide steps to download VMware Workstation Pro. Symptoms i.. 2025. 3. 26. Pascal데이터셋 + YOLOv8s를 이용한 디텍션해보기 더보기반자동화툴 사용해보기 CVAT을 이용한 오브젝트 디텍션을 해보려고 한다.가장 많이 쓰이는 반자동 어노테이션 TOOL('https://www.cvat.ai/')을 사용하려고 합니다.CVAT은 커스텀데이터셋을 제작할 수 있고, 그 부분을 YOLO,COCO등 JOSN형태로 또 내보내줍니다. 현업에서도 많이 사용하는 부분같더라구요. 더보기 이 이미지를 가지고 데이터어노테이션(주석)을 달아보려고 합니다. 어노테이션중에서도 폴리곤을 해보려고한다. 지난번에는 그낭 바운딩박스로 했는데 폴리곤은 처음해보는것같다.해보니까 생각보다 많이 세심하게 작업해야될것같다.사용방법은 > 오각형을 누르고 시프트를 누르면 그냥 드래그하면 클릭하지않아도 잘 따라와집니다.맘에 안들면 esc 누르면 지워지고 재작업 해도됩니다.O.. 2025. 3. 25. OpenCV - 영상필터링 연산 | 블러처리 | Canny ▶영상의 필터링 연산영상의 필터링 연산(Image Filtering Operation) 은 영상의 특성을 강조하거나 잡음을 제거하기 위해 커널(필터)을 활용하여 픽셀 값을 변환하는 과정입니다. OpenCV에서는 필터링을 통해 노이즈 제거, 엣지 검출, 블러 효과, 샤프닝 등의 처리를 수행할 수 있습니다. 대표적인 필터링 기법으로는 평균 블러링(Averaging), 가우시안 블러링(Gaussian Blur), 미디언 블러링(Median Blur) 등이 있으며, cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur() 함수를 통해 적용할 수 있습니다. 또한, 고급 필터링 기법으로 소벨 필터(Sobel Filter), 라플라시안 필터(Laplacian Filter) 와 같은 엣지.. 2025. 3. 24. OpenCV - Morphological | Diagonal Approximation ▶ 모폴로지 연산모폴로지 연산(Morphological Operations) 은 이진화된 영상에서 객체의 형태를 조작하는 연산으로, 침식(Erosion), 팽창(Dilation), 열기(Open), 닫기(Close) 등의 기법을 포함합니다. 모폴로지 연산은 주로 노이즈 제거, 객체의 형태 보정, 경계 강조, 윤곽선 추출 등에 사용됩니다. OpenCV에서는 cv2.morphologyEx() 함수를 통해 다양한 모폴로지 연산을 적용할 수 있으며, 구조 요소(커널, cv2.getStructuringElement())를 정의하여 원하는 형태로 연산을 수행할 수 있습니다. 침식(Erosion)은 객체를 축소하여 작은 노이즈를 제거하는 데 사용되며, 반대로 팽창(Dilation)은 객체를 확장하여 빈 공간을 채우는.. 2025. 3. 21. 🌠 네트워크 | 인캡슐레이션 | LAN부터 WAN까지의 데이터 패키징 이해 1.네트워크 - 정보 공유를 목적으로 시스템과 시스템들을 연결하여 구성한 망을 의미한다.- 목적 : 정보공유- 구성 : 시스템과 시스템들을 연결함 (물리적 연결)- 장점 : 시간단축, 비용절감, 통합 운영관리- 단점 : 보안성 취약2. 프로토클(protocol)- 네트워크 환경에서 데이터를 전송할 때 전송 방법을 정의한 규약 및 도구를 의미한다.3.인캡슐레이션(Encapsulation)- 데이터를 전송하기 위해서 프로토콜 정보를 추가하는 패키지 과정을 의미함.앞에 붙어있다고 해서 '헤더'라고 부릅니다. ex) 물건을 포장하기 위해서 박스 포장하는것이라고 합니다.TCP로 HTTP를 포장하는 느낌입니다. 더 나아가서 IP로 TCP와 HTTP를 포장하는거고 ETH가 IP와 TCP와 HTTP를 포장합니다. .. 2025. 3. 20. OpenCV 영상처리 | 영상이진화 | 오츠이진화 | 적응형 이진화 ▶ 영상처리import cv2import sys IMPORT SYS는내 컴퓨터에 시스템에 관련된 모듈입니다. cap = cv2.VideoCapture('260397_tiny.mp4') VideoCapture라는 클래스가 하는 일!1. 외부에있는 동영상을 불러오기!2. 웹캠을 실행해줄 수 있습니다 import cv2import syscap = cv2.VideoCapture('260397_tiny.mp4')if not cap.isOpened(): print('동영상을 불러올 수 없음') sys.exit()print('동영상 불러오기 성공')print('가로 사이즈: ', int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)))print('세로 사이즈: ', int(cap.get(cv.. 2025. 3. 19. OCR 광학 문자인식 1. OCROCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 는 이미지나 문서에서 문자를 식별하고 디지털 텍스트로 변환하는 기술입니다. OCR은 주로 스캔된 문서, 사진 속 글자, 번호판, 손글씨 등의 텍스트를 자동으로 인식하는 데 사용됩니다. 기본적인 OCR 방식은 이미지 전처리(그레이스케일 변환, 이진화, 노이즈 제거) 후 문자 영역을 감지하고, 문자 패턴을 데이터베이스와 비교하여 최적의 텍스트를 추출하는 과정으로 이루어집니다. OpenCV와 Tesseract OCR을 사용하면 Python에서 쉽게 구현할 수 있으며, 딥러닝 기반의 EasyOCR, PaddleOCR, Google Vision OCR 등을 활용하면 한글과 다양한 언어의 인식률을 더욱 높일 수 있습니다. O.. 2025. 3. 18. OpenCV - getRotationMatrix2D| getPerspectiveTransform ▶ 이미지 로테이션 import cv2img = cv2.imread('D:/PJ/DLHJ/ong.jpg')img = cv2.resize(img, (300,300))#이미지 회전을 위한 중심좌표 조건 설정cp = (img.shape[1]/2, img.shape[0]/2)print(cp) #(1512.0, 1512.0)#회전조건 설정rot = cv2.getRotationMatrix2D(cp, 30, 0.5)#이미지 적용(Affine)dst = cv2.warpAffine(img, rot, (0,0))#이미지 확인cv2.imshow('img', img)cv2.imshow('dst', dst)cv2.waitKey() 이미지로테이션을 하기 위해서 이미지를 불러왔다. 내가 좋아하는 우리 옹이를 사진으로 사용하기 위해.. 2025. 3. 17. 네트워크 학습용 프로그램 Cisco Packet Tracer Student간단한 구성을 좀 볼 수 있는프로그램이다. 컴퓨터랑 라우터 등을 이용해서 어떻게 활용되고있는지 시각적으로 볼 수 있음 Wireshark네트워크 트래픽을 분석하는 오픈소스도구이다.그래픽을 세밀하게 분석가능합니다. 2025. 3. 17. 3월 15일 오늘은 소라언니네 집들이를 가야한다. 그래서 오후 4시쯤? 모이기로 했고 가다가 음료수같은거 하나씩 사가려고한다 ㅎ그래서 오전에 좀 부지런히 공부하고 움직이기위해서 아침부터 도서관에 왔다. 가깝고괜찮았다. 집이랑 또 가까워서 자주왔었는데 항상 오후에 느긋하게와서그런지 자리가 다 차거나 없었는데 오늘은 8시50분에 오니 매우 한적했다.내가 좋아하는 자리는 3층에 커뮤니티 뒤쪽으로 있는 둥그런 테이블이다. 혼자서 사용할 수도있고콘센트도 기둥으로 있어서 개인적으로는 매우매우 선호하는 자리다.옆에는 창문도 뚫려있어서 매우좋다. 주말에 학원안가고싶은날에는 9시까지 도서관와서 하는것도 좋을거같다 라는생각이 들었다. 2025. 3. 15. OpenCV 영상의 변환 | ReSize | 보간법(interpolation) ▶ 영상의 변환영상의 변환(Image Transformation) 이란 영상의 형태, 크기, 밝기, 색상 등을 변경하여 새로운 영상으로 변환하는 과정으로, 컴퓨터 비전에서 다양한 전처리 및 후처리에 활용됩니다. OpenCV에서는 대표적으로 기하학적 변환(Geometric Transformation) 과 강도 변환(Intensity Transformation) 을 제공합니다. 기하학적 변환에는 확대/축소(Scaling), 회전(Rotation), 이동(Translation), 투시 변환(Perspective Transform) 등이 있으며, cv2.warpAffine()과 cv2.getPerspectiveTransform()을 통해 수행할 수 있습니다. 강도 변환은 픽셀 값의 변화를 조정하는 방법으로 명암.. 2025. 3. 14. OpenCV 정리 - 라인(선), 글자 등 그려보기 지난번 OpenCV로 할 수 있는 영상처리 그리고 보여지는것 Matploblib에 대해서 학습을 했다.크게 꼭! 알아두어야하는것은 2가지로 생각되는데, OpenCV에서는 일반적인 색상의 'RGB'가 아닌 'BGR'로 된다는 점그리고 두번째는 '가로 * 세로'가 아닌 '세로*가로'로 된다는 점이다. 이번에는 라인이랑 글자(OCR)등 다양하게 활용해보는것을 학습하려고한다.영상 위에다가 오브젝트 디텍션을 할때 라인을 따줄때 사용할 수 있습니다▶흰색 도화지 만들어보기import cv2import numpy as npimg= np.full((500,500,3), 255, np.uint8)cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey() 일단 이미지를 그리려면 도화지의 역할을 할 것이 필요하니 넘파이.. 2025. 3. 13. OpenCV 정리_Grayscale, Color, Matplotlib, NumPy 활용법 ▶프로젝트 환경은 코랩으로 진행! 하려고 했으나 cv2.imshow()는 지원하지 않기때문에 불가했다.결론은 pycharm으로 진행함! ▶ Open CV 영상을 처리하는 모듈이다. 그래서 따로 설치를 해야한다. 아래에서 설명하는건 Opencv로 할 수 있는것들을 따로 정리해볼 겸 정리하려고 한다! 1. Grayscaleimport cv2#그레이스케일 변환img1 = cv2.imread('D:\PJ\DLHJ\dog.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print(img1)cv2.imshow('img', img1)cv2.waitKey() 그레이스케일은 가장 많이 사용하는 범위가 넓다. 보통 컬러로 이미지처리연산을 하는것보다는 그레이스케일로 연산하는것이 좀 더 연산량도 적고 빠르기때문이다. 한 이미.. 2025. 3. 12. OpenCV & 영상 처리 핵심 개념 | Grayscale, RGB, True Color 1. OpenCV (모듈)OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 실시간 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 오픈소스 라이브러리입니다. Python에서 cv2 모듈을 통해 사용할 수 있으며, 이미지 및 영상의 읽기, 변환, 필터링, 객체 검출, 특징 추출 등의 다양한 기능을 제공합니다. 또한, NumPy와의 호환성이 좋아 배열 연산을 활용한 고속 이미지 처리가 가능하며, 머신러닝 및 딥러닝 모델과도 쉽게 연동할 수 있습니다. 주로 얼굴 인식, 객체 추적, 증강 현실(AR), 자율 주행 등의 분야에서 널리 활용됩니다. 즉 이걸 외워놓으면 좀 영상처리는 편할 수 있다. ▶ Google COLAB환경 실행방법!pip install opencv-python!pip inst.. 2025. 3. 11. computer Vision_Classification 1. Classification분류(Classification)은 이미지나 비디오에서 객체나 패턴을 식별하고 이를 미리 정의된 카테고리 중 하나로 분류하는 작업입니다.강아지 vs 고양이 를 구별하거나 특정 물체가 무엇인지를 분류하는것입니다.이 과정은 이미지 데이터를 입력 받아서 딥러닝 모델이나 머신러닝 알고리즘을 통해 각 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 예측하는 방식으로 진행됩니다. 이때 사용되는 모델로는 cnn이 있으며 학습된 모델은 새로운 이미지에 대해서도 빠르고 정확하게 분류할 수 있다. 분류는 이진분류 | 다중분류로 나눌 수 있다.2. Surface Crack Detection 데이터셋 Surface Crack Detection 데이터셋은 콘크리트 표면에서 균열을 자동으로 탐지하기 위한 학습 데이.. 2025. 3. 10. VGG19를 이용한 표면 균열(crack) 감지해보기 | 2개분류 사용데이터 : 케글에있는 표면 균열 탐지 데이터셋 활용https://www.kaggle.com/datasets/arunrk7/surface-crack-detection?resource=download Surface Crack DetectionConcrete surface sample images for Surface Crack Detectionwww.kaggle.com 데이터셋 구조 Negative, Postive로 나뉜다. 각각 2만장씩 있다. ▶ 데이터 가져오기kaggle 에서 다운로드 클릭 -> kaggle CLI를 클릭하면 리눅스에서 사용할 수 있는 다운로드 명령어가 나옵니다. 그렇게 해서 바로 COLAB에서 사용할 수 있다! !kaggle datasets download arunrk7/sur.. 2025. 3. 9. Computer Vision_개념을 다시한번 잡기 위한 글 1. 컴퓨터 비전컴퓨터 비전은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간처럼 이미지나 영상을 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 객체 검출, 이미지 분류, 얼굴 인식, 장면 이해 등 다양한 작업을 포함하며, 주로 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 이미지 속 특징을 추출하고 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 컴퓨터 비전을 사용하여 도로의 차선, 보행자, 신호등을 인식하며, 의료 영상 분석에서는 CT나 MRI 이미지를 분석하여 질병을 진단할 수 있습니다. 최근에는 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 모델이 발전하면서 컴퓨터 비전의 성능이 크게 향상되었으며, 다양한 산업에서 활발히 활용되고 있습니다. 2. 컴퓨터 비전에서의 프레임워크컴퓨터 비전에서 주로 사용하는 프레임워크로는 Op.. 2025. 3. 6. git-hub Readme.md, overview 꾸미는 방법 및 사이트 1.아이콘 뱃지GitHub - Envoy-VC/awesome-badges: 😎 A curated list of GitHub badges for your next project GitHub - Envoy-VC/awesome-badges: 😎 A curated list of GitHub badges for your next project😎 A curated list of GitHub badges for your next project - Envoy-VC/awesome-badgesgithub.com 링크로 모두 표시가 되어있기때문에 쓰기 너무 편했다.심지어 클라우드, 백, 프론트, food, 디자인 등 다양하게 나뉘어져있어서 확인하기 편했다.중간중간에 back to top 표시도 있기때문에 올라가기도.. 2025. 3. 4. ★25.02.27 ~ 25.03.03 블로그가 없는 이유 :: 여행 다녀옵니다★ 2025. 2. 27. ViT 모델로 YOLO 미검출 객체 실험-1 이번에 비전트렌스포머를 논문리뷰한 후 더불어서 모델에 대한 지식적인 측면과 코드단에서돌려보는것이 피드백이었는데 ViT모델을 읽은 후 모델 특징을 이용해서 간단하게 돌려보려고 한다. 일단 ViT의 모델에 대해 크게 기억해야할 부분은 매우 큰 데이터셋으로 사전학습을 했기때문에 큰 모델이라는점 작은 모델로 파인튜닝시 더 좋은 성능을 낸다는 점이다. 조금 더 딥하게 들어가서 생각하면 ✅ ViT와 CNN의 근본적인 차이로CNN은 합성곱연산을 통해 국소적인(local)특징을 학습하지만ViT는 이미지를 패치로 나눈 후 Transformer의 Self-Attention을 사용하여 글로벌 관계를 학습한다.즉 cnn은 작은 영역에서 점진적으로 특징을 추출하는 반면, ViT는 전체 이미지에서 중요한 패치들을 한 번에 비교.. 2025. 2. 27. [참고] 기술면접 스터디 깃허브 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 24. 하하!! 나는 일하는 취준생. 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 24. [낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 23일 (일) _모델 비교 욜로모델과 pose모델을 비교해보려고 했다.둘다 포즈쪽에서는 꽤 높은 정확도를 보이는 점에서 어떤 모델이 더 효율적인지 비교해보는것으로 마무리하려고 한다. ▶ 욜로포즈로 낙상감지했던 코드를 기반으로 미디어파이프 포즈로 낙상감지 시도 import cv2import numpy as npimport mediapipe as mp# MediaPipe Pose 모델 로드mp_pose = mp.solutions.posepose = mp_pose.Pose()# 동영상 경로 설정input_video = '/content/00015_H_A_SY_C5.mp4' # 낙상 동영상# input_video = '/content/00005_H_A_N_C5.mp4' # 비낙상 동영상output_video = '/content/o.. 2025. 2. 23. 모델 GITHUB참고 모델 ViT를 공부하다가 모델단에서 돌려보는 코드를 실험하려고 하는데 공식사이트에서 참고해서 하는 방법을 기록해두려고 한다. 예시 깃허브) huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX.🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - hug.. 2025. 2. 23. [낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 22일 (토) _프로젝트 완성 [낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 15일 (토) [낙상 감지 프로젝트] 2025년 2월 15일 (토)https://so-fast.tistory.com/entry/%EB%82%99%EC%83%81-%EA%B0%90%EC%A7%80-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-2024%EB%85%84-12%EC%9B%94-31%EC%9D%BC%ED%99%94 [낙상 감지 프로젝트] 2024년 12월 31일(화)지난 회의..https://so-fast.tistory.com/entso-fast.tistory.com 지난 미팅 리뷰 1. 시각화를 통해서 중심좌표가 어디로 표시가 되어있는지 확인한다.2. 낙상임에도 불구하고 낙상이라고 감지하지 못하는(정상판별) 클래스를 재확인해본다3. 조.. 2025. 2. 22. 코딩테스트 :: 스텍(2) 스택 / 큐 => 탐색 (그래프및 트리와 연결) 용어설명탐색많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 의미한다.코테 문제에서는 그래프, 트리 등의 자료구조 안에서 탐색을 하는 문제가 아주 많이 등장한다. (DFS / BFS)* (DFS / BFS)은 스택과 큐를 제대로 이해하여야 합니다.자료구조데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 체계(구조)* 스택/큐 => 자료구조의 기초 개념위의 두 핵심적인 함수에는 삽입(push)/삭제(pop)가 존재함! 그 이외에도 오버 플로와 언더플로가 있다.오버 플로특정한 자료구조가 수용할 수 있는 데이터의 크기를 이미 가득 찬 상태에서 삽입연산을 수행할 때 발생하는 것(=저장공간을 벗어난 상태)언더 플로특정한 자료구조에 데이터가 전혀 들어있지 않은 상태에서 .. 2025. 2. 20. 코딩테스트 :: 자료형Queue List (배열)Stack (쌓는다) First In Last OutQueue First In First Out1. 선형맅스트(패턴을 예측할 수 있다)2. 검색은 빠르지만, 비효율적3. 정적,동적배열(한번 사이즈를 설정하면변경 가능,불가능)4. append()=> 리스트를 생성(빈 리스트를 생성)test =[]5. 데이터를 삽입, 삭제 등수정할 수 있다.* 딕셔너리 자료구조 (key:value) : Hash* push, pop을 연산으로 부름 * top(변수) - 즉 push, pop, top을 가지고 활용- 초기값은 -1을 가지고데이터가 들어오면 '먼저' 증가한다.1. 스택의 개념과 비슷하지만 데.. 2025. 2. 19. Vision Transformer(ViT) 논문 리뷰(직역) ▶ 논문 사이트 [ https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf ] Transformer는 NLP에서만 다룬다고 생각을했었는데 VISION에서도 Transformer이나왔다고 한다.사실 AI는 가장 빠르게 변화하는 분야이기때문에 좀 많이 찾아보고 해야되는데 취직이 먼저아닐까하는 생각때문에 못했던것같다. 최신모델을 다뤄보면서 가장 대중적으로 사용하는 모델도 관심을 갖기 위해서 Vision Transformer을 리뷰해 보려고 한다.Visual Transformer (ViT) - 이미지인식을 위해서 Transformer 모델을 적용한 구조입니다.- 기존 CNN 대신 이미지를 패치(조각)으로 나누고 이를 Transformer에 입력하는 방식으로 작동합니다.논문리뷰Transformer구조.. 2025. 2. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음
