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폴더 내 전체 사진의 이미지를 흑백으로 바꾸고, 밝기를 조절해야 할 일이 생겼다. 이럴 경우에는 감마값을 조정하여 이미지 밝기를 조절할 수 있다. 흑백 이미지 변경을 원하지 않을 경우. convert("LA")를"LA" 지우고 사용하면 된다. gamma = 1.80 값을 변경하여 이미지 밝기를 조절한다. 숫자가 높아질수록 밝기가 강해진다. 텐서 플로우로 폴더 내 전체를 변경할 수 있다. from PIL import Image import os import glob import matplotlib.pyplot as plt path = f"/home/" files = glob.glob(path + '/*') save_path = f"/home/bright/" imagePaths = [os.path.join(..

열화상이 베이스로 자리 잡은 요즘 시대를 맞이해 vgg16 모델과 이 두 가지 코드를 참조하여 thermal face을 만들 것이다. 처음에는 tensorflow로 만들었는데 Tuning 하기 좋은 Torch로 변동해서 만들어봤다. github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/vgg.py pytorch/vision Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision - pytorch/vision github.com github.com/raguilar-f/Thermal-Face-Recognition-Using-Convolutional-Neural-Networks-and-Transfer-Learn..

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)..

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 = ..