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AI19

[데이터 시각화] HOG란 무엇인가? 객체 검출의 고전적인 역작, HOG 완전 분석 컴퓨터 비전 분야의 딥러닝 시대가 도래하기 전, Histogram of Oriented Gradients(HOG, 기울기 방향 히스토그램)는 객체 검출(Object Detection) 영역에서 가장 강력하고 혁신적인 특징 서술자(Feature Descriptor) 중 하나였습니다. 특히 사람 검출(Pedestrian Detection) 분야에 혁명을 가져왔던 HOG 원리와 작동 방식을 자세히 알아봅시다. HOG 기반 : 이미지 기울기 벡터(Gradient Vector)HOG가 작동하는 원리는 매우 직관적입니다. 객체의 모양(Shape)은 주로 윤곽선(Edge)에 의해 결정되며, 윤곽선은 픽셀 밝기가 급격하게 변하는 곳에서 발생합니다. 이미지 픽셀 위치 $f(x,y)$에 따른 밝기 값으로 이루어진 함수로 .. 2025. 10. 7.
[데이터 시각화] 픽셀을 조각하다: 대비, 휘도, 노이즈 필터링으로 이미지 마스터하기 2025.10.01 - [AI/데이터 시각화] - [데이터 시각화] 픽셀을 해부하다: 파이썬으로 배우는 이미지의 다차원 구조 (Part 1) 이전에 이미지를 NumPy 배열로 다루고 기본적인 슬라이싱을 통해 채널을 분리하는 방법을 배웠습니다. 이번에는 더 흥미로운 이미지 처리 기법인 밝기/대비 조절과 노이즈 필터링을 구현해 보겠습니다.1. 밝기 조절 : 클리핑이 핵심픽셀 밝기는 RGB 구성요소 값에 비례합니다. (0 : 빛 없음, 255 : 최대 밝기) 밝기를 조절할 때는 값이 범위를 벗어나지 않도록 주의해야합니다.예를 들어 G = 200 인 픽셀의 밝기를 두 배로 늘리면 G = 400이 되는데, 최대값인 255를 초과하므로 이 값을 255로 클리핑(Clipping) 해야합니다. # NumPy의 cli.. 2025. 10. 6.
[Python (AI)] 파이썬의 한계를 넘어서 : 속도와 안정성을 모두 잡으려는 차세대 언어들(Rust & Julia) 파이썬은 개발 생산성과 뛰어난 생태계 덕분에 가장 인기 있는 언어 중 하나지만, 실행 속도 면에서는 늘 아쉬움을 남깁니다. 파이썬 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성으로 인해 느린 이유에 대한 자세한 내용은 이전에 포스팅한 글을 참고해주세요2025.09.26 - [Dev/Python(AI)] - [Python (AI)] 파이썬은 왜 느릴까? : 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성 등 샅샅이 파헤치기 [Python (AI)] 파이썬은 왜 느릴까? : 인터프리터 방식과 동적 타이핑 특성 등 샅샅이 파헤치기파이썬(Python)은 배우기 쉽고, 간결한 문법, 방대한 라이브러리로 인해 전 세계적으로 가장 사랑 받는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 하지만 파이썬을 사용하면서 종종 느리다는 평가를 듣게www.esta.. 2025. 10. 2.
[NVIDIA] CUDA : NVIDIA GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼 개요CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다. 원래 GPU는 그래픽 처리를 위해 만들어졌지만, CUDA를 통해 과학 계산, 머신러닝, 빅데이터 등 일반적인 범용 연산에도 GPU의 병렬 처리 성능을 활용할 수 있게 되었습니다.주제 개념CUDA : Compute Unified Device Architecture의 약자Compute : 연산Unified : 통합된Device Architecture : 장치 구조즉, 연산을 위해 통합된 장치 구조라는 의미로, CPU와 GPU가 협력해 작업을 수행할 수 있는 통합 환경을 뜻합니다.IT 에서 쓰이는 개념IT 분야에서는 CUDA가 단순히 그래픽 처리를 넘어서.. 2025. 10. 1.
[데이터 분석] 데이터 과학의 핵심, NumPy 마스터하기 개요Numpy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 대규모 다차원 배열과 행렬 연산은 효율적으로 처리하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 데이터 과학, 머신러닝, 과학 컴퓨팅 분야에서 필수적으로 사용되며, 파이썬의 기본 리스트보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.용어 정리Numerical(수치적인) : 숫자로 나타내거나, 데이터를 수학적 및 통계적 방법을 통해 분석하는 것을 의미합니다.Python(파이썬) : '구렁이'라는 뜻을 가지고 있지만, IT 분야에서는 간결하고 가독성 높은 범용 프로그래밍 언어를 의미합니다.Numpy : Numerical + Python 합성어 수치적인 파이썬을 뜻하며, 특히 고성능 수치 연산에 최적화된 라이브러리를 말함사용 사례 및 예시.. 2025. 9. 29.
[Python] 데이터 과학자를 위한 파이썬 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개요데이터 과학은 방대한 양의 데이터를 다루고 복잡한 분석을 수행하는 분야입니다. 이 과정에서 파이썬은 pandas, Numpy, scikit-learn 등과 같은 강력한 라이브러리 덕분에 핵심적인 역할을 합니다. 이 라이브러리들은 모두 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개념을 기반으로 만들어졌습니다. 따라서 데이터 과학자가 OOP의 기본 원리를 이해하는 것이 매우 중요합니다.객체 지향 프로그래밍(OOP)이란?객체 지향 프로그래밍은 현실 세계의 사물을 코드에 효과적으로 표현하기 위한 프로그래밍 패러다임입니다. 여기서 객체(Object)는 현실 세계의 사물과 유사한 개념으로, 특정 특성(Attribute) 과 기능(Method)을 가집니다.특성(Attribute) : 객체의 상태나 특징을 나타내는 변수 또는 .. 2025. 9. 18.
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