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지난 예측 프로그램을 가지고 종가 예측해볼 것이다. import numpy as np import pandas as pd kospi = np.load('/kospi.npy') samsung = np.load('./samsung.npy') print(kospi) print(samsung) print(kospi.shape) print(samsung.shape) def split_xy5(dataset, time_steps, y_column): x, y = list(), list() for i in range(len(dataset)): x_end_number = i + time_steps y_end_number = x_end_number + y_column if y_end_number > len(dataset)..

3 채널 컬러를 1 채널 흑백으로 만들 것이다. python tensorflow 로 만들 것이다. 이번 포스팅에서는 openCV 를 이용해서 만들 것이다. 1. cvtColor를 이용해서 1채널로 만들기 import cv2 from PIL import Image path = "/home/test.jpg" # 이미지 읽기 img_gray = cv2.imread("/home/save_directory/opencv_gary.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) # 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환 img_cv_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 이미지 저장 cv2.imwrite(path, img_cv_gray) # 이미지 사이즈 변경 # img_..

넘 파이와 판 다스를 이용하여 주가 예측을 해볼 것이다. npy와 npz는 에서 지원하는 바이너리 파일이다. Numpy에서 지원하는 .npy는 1개의 ndarray를 저장하고 . npz는 2개 이상의 ndarray를 저장하는 데 사용된다. import numpy as np import pandas as pd csv_file = pd.read_csv('./csv_file.csv', header=0, index_col=0, encoding='CP949',sep=',' ) name_file = pd.read_csv('./name_file.csv', header=0, index_col=0, encoding='CP949', sep=',' ) # csv_file 거래량 for i in range(len(csv_fi..

1. 특정 이미지 한 장 사이즈 조정하기 특정 이미지 한 장 사이즈 조정은 간단하다. from wand.image import Image import os #사이즈 변경할 이미지 resize_image = Image(filename ='/home/original/train01.jpg') resize_image.sample(192,192) #사이즈 변경 함수, sample과 resize가 존재 #resize_image.resize((int(200), int(200))) #resize로 변경해도 된다. #리사이즈한 이미지 파일을 resize_image에 저장 resize_image.save(filename='/home/resize/test01.jpg') 2. directory image resize 이번에는..

1. glob로 이미지를 불러오고 rotate로 이미지를 회전해보자. import os from PIL import Image import glob #이미지 폴더 불러오기 a= 1 path = f"/home//data/img/{a}" files = glob.glob(path + '/*') #없는 폴더 만들어주는 코드 make_path = f"/home/rotate/{a}" if not os.path.isdir(make_path): os.mkdir(make_path) # 저장 root 만들어주자 save_path = f"/home/rotate/{a}/" #폴더에 저장된 이미지 순차적으로 불러온다. for f in files: for idx, file in enumerate(files): fname, ext..

랜덤으로 이미지 crop 하기 하나의 이미지만 랜덤으로 잘라내 보기를 해봤다. 아래 crop 같은 경우 크롭 위치를 지정해주지만, RandomHorizontalFlip 랜덤으로 크롭 해준다. from PIL import Image from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image a= 1 path = f"/home/Documents/0.jpg" #path 이름 중 반복적으로 특정 명을 넣어줘야할 경우 f를 앞에 작성하고 path를 적으면 #a = '변경명'으로 다중 path에서 특정 name을 변경할 수 있다. save_path = f"/home/{a}/" img = Image.open(path) transcrop = ..

1. 특정 이미지 한 장 잘라내기 사용할 이미지에서 표시된 부분만 crop(잘라내기) 후 새로운 파일로 저장을 하려고 한다. 여기에서 (가로 시작점(사진의 가장 좌측), 세로 시작점(사진의 위), 가로 끝점(사진의 가장 우측), 세로 끝점(사진의 가장 아래)) 사용할 위치 값이 존재한다. from PIL import Image load_path = "/image_direct/이미지 폴더 위치" save_path = "저장할이미지 path" image1 = Image.open(load_path+'/1(이미지 이름).jpg') # image1.show() #불러오는 이미지가 맞는지 show를 통해 확인 # 이미지의 크기 출력 print(image1.size) # crop을 통해 이미지 자르기 (left,up..