옛날 블로그

Insight Toolkit 을 이용한 삼차원 흉부 CT 영상분석 및 폐 결절 검출 시스템 http://www.slideshare.net/choiwookjin/wj-choi-itk-lung-image-analysis-cad Automatic CT Image Segmentation of the Lungs with Region Growing Algorithm http://www.vcl.fer.hr/papers_pdf/Automatic%20CT%20Image%20Segmentation%20of%20the%20Lungs%20with%20Region%20Growing%20Algorithm.pdf

http://pygame.org/tags/example IT트렌드 카테고리에다가 넣는 이유는, 파이썬은 명실상부 괜찮은 언어이고 생각보다 느리지 않으며, 게임 외 다른 라이브러리들을 쉽게 쓸수 있으며 영상인식 라이브러리도 강력하며 VR과 같은 기기들이 히트를 칠것이며 삼성 VR기기 뒤에는 카메라가 달려있어 증강현실이 가능하며 증강현실이 가능한 상태에서 VR은 거의 대히트나 다름이 없고 각 이미지의 특징점을 검출하고 그에 3d모델을 씌우고 현실과 믹스시킨다는것은 일단은 많은 히트를 칠것이며, 각종 미친듯이 기발한 컨텐츠도 많이 생겨날것이며, 살아움직이는 페이트쨩도 생겨날것이며, 어이없는 귀신탐지기도 생겨날것이며 나같이 방구석에 있는 사람들도 친구가 있는듯한 기분을 느끼게 해줄것이다. 다소 두서가 없지만, ..

Numpy 대량의 행렬 계산을 처리하는데 간편하게 쓰임. Scipy 여러 과학 / 기초 수학영역에서 많이 쓰이는 계산 라이브러리. PIL 간단한 이미지의 변형을 할수 있는 라이브러리 OpenCV / SimpleCV 이미지 프로세싱의 원조격인 라이브러리. SimpleCV는 이에대한 접근을 쉽게 하기위해 만들어짐. Mahotas 몇가지 openCV가 제공하지 않는 최신의 알고리즘을 제공하는 라이브러리. 그밖에.. Scikit-learn / Scikit-image / ilastik / pprocess / h5py

남들이 해놓은 것을 잘 이용해 먹는것도 일을 효율적으로 할수 있는 방법이다. 일단 기본적인 이미지 뷰어를 샘플을 변형해 만들어 본다. PyQT 샘플로 일종의 샘플 코드다. Base.py ## -*- coding: utf-8 -*- ############################################################################# ## ## Copyright (C) 2010 Riverbank Computing Limited. ## Copyright (C) 2010 Nokia Corporation and/or its subsidiary(-ies). ## All rights reserved. ## ## This file is part of the examples of P..

간단한 윈도우 창은 다음과 같이 띄운다. import sys from PyQt4.QtGui import * from PyQt4.QtCore import * app = QApplication(sys.argv) window = QWidget() window.setWindowTitle ("Hello") window.show() app.exec_() 1) QApplication() 으로 하나 app을 만든다음에 2) window 의 설정을 하고 3) app.exec_() 로 사용자로부터 입력을 기다리는 무한루프를 생성한다. 이제 창을 꾸며야 한다. 비주얼베이직 같은 경우 대충 버튼 가져와서 만들고 이런것들이 굉장히 직관적으로 편하게 되어있는데 마찬가지다. 그렇다면 비주얼베이직으로 만들면 편한데 괜히 파이썬으로 ..

파이썬을 이용한 프로그램은 단순한 메모장에서부터 비주얼스튜디오같은 무거운 IDE를 통해 구현할수 있다. 비주얼 스튜디오 커뮤니티 버전이 공짜로 풀려있기 때문에, 비주얼 스튜디오가 자랑하는 인텔리센스를 이용해 편하게 개발하는게 나쁘지 않다. 일단 본인의 컴퓨터에는 파이썬 2/3 이 동시에 깔려있는데, 3버전을 지원하지 않는 유용한라이브러리 (예를들어 openCV)를 쓰기에는 차라리 2가 낫다. 인텔리센스의 도움을 받지 못하면 비주얼스튜디오보다 가벼운 코드 편집기가 낫기 때문에, 살짝의 환경설정이 필요하다. 일단, 파이썬이 설치되어있는 path를 아래와 같이 설정한다. 그리고 인텔리센스 탭으로 가서 Refresh DB를 클릭해주면 지가 알아서 돌아간다. 이제 깔려있는 각 라이브러리를 리플렉션을 통해 인텔리센..

간단하게 다음의 명령어로 이미지를 로딩 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('test01.jpg',0) x = 100 / y = 100 픽셀값은 BGR (RGB가 아님) 세값을 가지고 있어야 한다. image[100,100] 이렇게 치면 해당하는 픽셀정보가 나온다. Blue / Green / Blue 값이다. 8비트 값인데 8비트는 0~255 값을 가지고 있다. 생각해보면 (255,255,255) 흰색임. 이미지 정보는 다음과 같이 볼수있다. image.shape Out[4]: (650L, 1200L, 3L) image.size / image.dtype 등으로 이미지를 확인가능하다. ROI(Region of Interest)설정도 가능한데, 다음과 같이..

어떤 단어가 특정문서에서 얼마나 중요한 위치를 차지하는 지 나타내는 알고리즘이다. Term (특정한 단어) 가 문서에서 자주 나타나면 이건 좋은거다. 예를들어 '탈모' 라는 단어가 자주 등장한다면 이건 점수를 많이 많이 줄수있다. 다만, Document의 맥락상 '탈모'라는 단어가 계속 등장한다면 이건 전체가 탈모에 대해 이야기하고 있기 때문에 다른 단어가 점수를 얻을 확률이 많아진다. 따라서 TF * ( 1 / DF ) 와 같은 식으로 해당 단어에 대한 무게감을 측정할수 있다.

각 용어당 모르는 부분 하나로 모으기프로젝트 완성도 및 진행도 나이브 베이즈 분류기TF-IDF 분류기P/R 곡선 (AUC)리드스톤라플라스 평활화NLTK라소 리지 일래스틱넷 (L1벌점화 모델, L2벌점화모델, 합친거)OLS회귀(ordinary least squares)널모델KFold앙상블 학습PCA (Principal Component Analysis)LDA (Linear Discriminant Analysis)MDS (Multidimensional Scaling) 참고할만한 책실용서 : Building Machine Learning Systems with Python.기본서 : Pattern Recognition and Machine Learning이론서 : Machine Learning : A Prob..