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[OpenCV with Python] 영상처리 : 명암비 조절

명암비(Contrast)란? 밝은 곳과 어두운 곳 사이에 드러나는 밝기 정도의 차이 컨트라스트, 대비라고 한다. 기본적인 명암비 조절 함수 효과적인 명암비 조절 함수 - np.clip 그레이스케일의 픽셀값을 조정하여 명암비를 조절하는 법으로, np.clip으로 saturate 연산을 구현하였고 아래의 방정식을 구현하였다. alpha값을 변경해주면서 원하는 명암비를 설정해줄 수 있다. 💬 실습 src = cv2.imread('lenna.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) alpha = 1.0 dst = np.clip((1 + alpha) * src - 128 * alpha, 0, 255).astype(np.uint8) 영상의 자동 명암비 조절 히스토그램 스트레칭(Histogram stretc..

형태소 분석기

한국어 문장을 분석하려면 𝒕𝒐𝒌𝒆𝒏𝒊𝒛𝒊𝒏𝒈작업을 제일 먼저 수행해야 한다. 이때 토큰 단위를 어떻게 정의하느냐에 따라 자연어 처리 성능에 영향을 준다. 일단 형태소(𝒎𝒐𝒓𝒑𝒉𝒆𝒎𝒆)를 토큰 단위로 사용하고자 한다. 형태소는 일정한 의미가 있는 가장 작은 말의 단위이다. 즉, 의미가 더 이상 쪼개지지 않는 단어를 의미한다. 형태소를 토큰 단위로 사용할 경우 단어와 품사 정보를 같이 활용할 수 있기 때문에 효과적이다. 영어의 경우 단어의 변화가 크지 않고, 띄어쓰기로 단어를 구분하기 때문에 공백을 기준으로 𝒕𝒐𝒌𝒆𝒏𝒊𝒛𝒊𝒏𝒈을 수행해도 큰 문제 없다. 하지만 한국어는 명사와 조사를 띄어 쓰지 않고, 용언에 따라 여러 가지 어미가 붙기 때문에 띄어쓰기만으로는 𝒕𝒐𝒌𝒆𝒏𝒊𝒛𝒊𝒏𝒈 할 수 없다. 따라서 한국어의..