[kotlin] kotlin Basic Syntax 1. package 패키지는 자바에서 기존에 사용하던 방법과 비슷하지만 꼭 폴더의 파일 위치에 따라 지정해주지 않아도 된다. 한마디로 자기 마음대로 패키지명을 지정할 수 있다는 것이다. 2. 함수선언-java public class main { public static void main(String[] args){ main a = new main(); System.out.println(a.add(2, 4)); } int add(int a, int b){ return a+b; } } -kotlin fun main(args: Array) { println(add(1, 4)) } fun add(a:Int, b:Int):Int = a+b //함수식 형태는 리턴..

kotlin 시작하기 필자는 자바를 통해 안드로이드 어플을 만들어본 경험이 몇번있다. 하지만 몇 년전 부터 저작권 문제 때문에 자바를 안드로이드에 사용하지 못할 수 도 있다는 소식도 있었고 요즘 파이썬만 사용하다 보니 자바를 하기 싫어진 점이 생겼다....... 그래서 kotlin을 한번 공부해봐야지 해봐야지 하다가 선거 알바가 끝나고 시작해보려고 한다. Kotlin 홈페이지 https://kotlinlang.org/ kotlin홈페이지에 처음 들어가보면 이러한 문구가 눈에 띈다. 해석해보면 멀티 플랫폼 어플리캐이션을 위한 정적인 프로그래밍 언어이다. 안드로이드 뿐만 아니라 이곳 저곳에 사용가능 하다는 것 같다. 홈페이지를 보면 jvm, 안드로이드, 자바스크립트, native app을 개발하는데에도 사용..

resize, rotation, move, perspective 이미지 사이즈 변경하기 (resize) 예제코드 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('images/desk.png') halfW = cv2.resize(desk, None, fx=0.5, fy=1,interpolation=cv2.INTER_AREA) halfH = cv2.resize(desk, None, fx=1, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA) halfWH = cv2.resize(desk, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imshow('original', desk) cv2.imshow('h..

lstm을 이요해서 악보 예측하기 이전의 코드들중 일부만 수정해서 lstm알고리즘을 실행시켜 보겠다. 수정된 코드들 trainData = dataset(seq, 4) X_data = trainData[:, :4]/float(13) X_data = np.reshape(X_data, (50, 4, 1)) Y_data = trainData[:, 4] Y_data = np_utils.to_categorical(Y_data) reshape를 통해 X_data를 50, 4, 1의 형태로 바꾸어 주었다. 그이유는 LSTM을 잘사용하기 위해선 타임 스텝, 속성, 배치사이즈, 상태유지모드 등이있다. 이중에서 타임스텝은 매 시퀀스마다 들어가게 되는 X_data의 개수 그러니깐 4개의 음표들이 들어가니깐 4가된다. 속성 값..

[keras]퍼셉트론을 사용하여 악보예측해보기 이번에는 퍼셉트론 딥러닝을 이용해서 악보를 훈련한 뒤 예측해보곘다. 나비야 악보 c(도), d(레), e(미), f(파), g(솔), a(라), b(시)4(4분음표), 8(8분음표) 저는 이 음표들을 이런식으로 훈련 시킬 것 입니다. note8 노트로 적었는데 글씨를 이쁘게 못적었네요 ㅠㅠ 4개의 음표들이 들어간 후 그때의 결과 그 때의 라벨값에 맞추어 훈련한다. 그리고 각 층은 Relu. softmax 같은 활성화 함수를 사용하고 12개의 결과 중 가장 높은 확률의 값의 idx를 반환한다. 에를 들어) 0, 1, 2, 3의 악보가 들어갔으면 4번째 음표의 값을 훈련 후 1, 2, 3, 4의 값이 들어간 후 5번째 값을 훈련한다, 이런식의 훈련이 끝나고 난뒤..

opencv로 얼굴 인식하기 이번에는 opencv를 설치하면 딸려오는 cascade파일을 사용하여 사진의 얼굴을 인실해보겠습니다. 예제 코드 import cv2 cascadefile = "haarcascade_frontalface_default.xml" img = cv2.imread('../images/arsenal.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cascade = cv2.CascadeClassifier(cascadefile) facelist = cascade.detectMultiScale(imgray, scaleFactor=2.08, minNeighbors=1) print(facelist) if len(facelist) >= 1: for f..