양갱로그

3x3 커널은 아래와 같은 형태가 되어야함. -1 -1 -1 -1 9 -1 -1 -1 -1 이미지는 사이즈 (256,256), grayscale. import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow 필터 생성 및 이미지 grayscale로 읽기, 사이즈 변환 #Sharpening #3x3 kernel kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]]) img = cv2.imread('/content/drive/My Drive/다핏문제/909/lena.jpg',2) img = cv2.resize(img,(256,256)) 필터 적용 img = cv2.filter2D(img,..

원소 1/9 로 채워진 3x3 필터 : np.full() 사용. 이미지 사이즈는 (256,256), grayscale이다. import cv2 import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow img_path = '/content/drive/My Drive/다핏문제/909/lena.jpg' img = cv2.imread(img_path,2) img = cv2.resize(img,(256,256)) cv2_imshow(img) kernel = np.full((3,3),1/9) kernel after_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel) cv2_imshow(after_img) 약간 블러처리된 느낌의 결과 이미..

0~1 사이의 값 : random 값 3x3 커널 : [[a,b,c],[d,e,f,],[g,h,i]] 이미지는 (256,256)으로 resizing하고 grayscale로 변환. * 필요한 라이브러리 임포트 import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow import numpy as np * 이미지 읽기 #cv2.filter2D #0~1 사이 값으로 구성된 3x3 커널을 생성한 뒤 이미지에 적용한 두 이미지를 동시에 출력해보자. #이미지에 적용전 높이 너비를 256,256이고 gray로 변환한다. img_path = '/content/drive/My Drive/다핏문제/909/lena.jpg' img = cv2.imread(img_path,2)..