1. scikit-image란? scikit-image는 Pillow보다 고급 기능을 제공하며 Enterprise급 응용프로그램을 작성하는데 적합하다. 2. 이미지 읽기 scikit-image에서는 라이브러리의 io 모듈에 있는 imread() 함수를 사용해 이미지를 읽는다. 위의 코드를 사용하면 위의 사진과 같이 주피터 노트북에서 바로 결과를 출력해준다. 3. 이미지 저장 imsave() 함수 사용, 저장하려는 파일의 절대 경로 또는 상대 경로와 이미지 변수를 입력으로 사용하여 저장한다. 이미지를 다른 이름으로 저장해보자. 위의 코드를 사용하면 위의 사진과 같이 잘 저장된 것을 확인할 수 있다. 4. 데이터 모듈 이 모듈은 몇 가지 표준 테스트 이미지를 제공한다. 이미지 처리에서 알고리즘의 결과를 보여..
1. Pillow란? Pillow는 PIL에서 시작된 오픈소스 라이브러리이다. Pillow는 복잡한 알고리즘을 구현하기 전에 간단한 알고리즘을 구현해보고자 하는 초보자에게 적합한 라이브러리이다. 2. 이미지 읽기 pillow 이미지 모듈은 컴퓨터에 저장된 jpg 또는 png 파일 이미지를 읽기 위해 open() 함수를 제공한다. (Open() 함수 : 픽셀 유형, 이미지 크기, 이미지 형식과 같은 정보가 들어있는 이미지 객체를 반환한다.) 주피터 노트북에 위의 코드를 입력하면 같은 디렉토리 안에 있는 buger이라는 이미지를 띄울 수 있다. 이때 이것은 임시의 이미지 파일이므로 이미지 파일 이름이 바뀌어있다. 3. 이미지 쓰기/저장 이미지를 컴퓨터의 파일에 쓰거나 저장하려면 이미지 객체의 save() 함..
Pandas란? 패널 데이터 (계량 경제 용어)와 Python 데이터 분석의 이름을 따서 불리고 있다. 고수준의 자료구조와 파이썬을 통한 빠르고 데이터 분석 도구를 포함하고 있다. NumPy기반에서 개발되어 NumPy를 사용하는 애플리케이션에 쉽게 적용한다. 널리 사용되는 오픈 소스 Python프로젝트이다. 그렇다면 이 Pandas를 이용해 보자 1. 시리즈(Series) 생성 Series : 일련의 객체를 담을 수 있는 1차원 배열 같은 자료 구조 이렇게 입력하면 이렇게 출력된다. 이때 왼쪽(0, 1, 2)는 인덱스이고 오른쪽(1, 2, 3)은 값이다. 밑의 dtype은 데이터 타입을 나타낸다. 2. 시리즈(Series) 인덱스 수정 이렇게 입력하면 다음과 같이 a의 인덱스 값을 수정할 수 있다. 위와..
Jupyter Notebook을 사용해서 문서 프로그램을 다루었다. 1. 엑셀 파일 다루기 #test.csv로 파일 쓰기 df.to_csv("test.csv") #col1, col3만 읽어오기 pd.read_csv(StringIO(data), usecols=['col1', 'col3']) 3. 열 데이터 유형 지정 data = 'a,b,c\n1,2,3\n4,5,6\n7,8,9' df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object) #object옵션 df #df['a'][0] import numpy as np df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={'b': object, 'c': np.float64}) #b는 object, c는 np.float..
from tkinter import * window = Tk() window.title("계산기 만들기") e=Entry(window, width=40, bg="yellow", fg="black", bd=5) e.grid(row=0, column=0, columnspan=5) buttons = [ '0','1','2','+','%', '3','4','5','-','//', '6','7','8','*','**', '9','.','=','/','C'] def click(key): if key == '=': result=eval(e.get()) s=str(result) e.delete(0,END) e.insert(0,s) elif key == 'C': e.delete(0,END) else: e.insert(E..