조금씩 꾸준히 완성을 향해

# 모폴로지 연산 Morphology : 형태 또는 모양에 관한 학문 모폴로지 변환의 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 기본 연산으로 사용해 고급 형태학을 적용하는 변환 기법 그레이 스케일 영상, 이진영상 모두 적용 가능 구조 요소( Structuring Element) 다양한 형태를 가지지만 주로 정방형을 사용 구조 요소에 따라 형태가 달라짐 ▶ cv2.getStrucuringElement() shape : element의 모양 morph_rect 사각형 morph_cross 십자 모양 morph_ellipse 타원형 모양 ksize : structuring element 사이즈 => rectangle을 일반적으로 가장 많이 사용 # shape 확인 및 비교 kernel_rect = cv..

그룹 연산 특정 기준을 적용하여 데이터를 몇 개의 그룹으로 분할하여 처리하는 것 복잡한 데이터를 어떤 기준에 따라 여러 그룹으로 나눠서 분석 데이터를 집계, 변환, 필터링에 효과적 총 3단계 분할 (split): 데이터를특정 조건에 의해 분할 적용 (apply): 데이터를 집계, 변환, 필터링하는데 필요한 메소드 적용 결합 (combine) :처리 결과를 하나로 결합 Groupby ▶ 하나의 열 기준으로 그룹화 # 데이터 확인 df.head() # groupby로 class 열을 기준으로 분할하여 grouped 변수에 저장 grouped = df.groupby('class') grouped # # calss의 unique 값 확인 df['class'].unique() # ['Third', 'First',..