[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!

🚀 [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라! 🍎🧩

프로젝트 소개 📚🖼️

🎉 OpenCV의 기본 이해부터 실전 프로젝트까지! 먼저, OpenCV의 핵심 기능을 숙지하고, 이미지와 영상을 다루는 방법을 배워보겠습니다. YOLO(You Only Look Once)를 활용하여 불량사과와 귤 같은 물체를 식별하는 기술을 구현해나가며 OpenCV의 강력한 능력을 경험해보실 거예요.

curriculum 🎓

1. YOLO를 이용한 사물 식별(Object Detection) YOLO의 기본 원리부터 시작하여, 실제 이미지와 동영상에서 객체를 식별하는 방법을 배웁니다.

2. YOLO로 학습된 모델 만들기 YOLO로 학습된 모델을 Keras를 사용하여 재구성하고, 새로운 데이터에 대해 객체를 식별해보는 경험을 합니다.

어떤 툴을 사용하나요? 🛠️

이 강의에서는 OpenCV, 파이썬, Google Colab, DarkNet, Keras와 같은 Computer Vision 분야에서 자주 사용되는 도구들을 다룹니다.

Q&A 💬

Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요? A. 이 강의는 실제 프로젝트를 통해 딥러닝과 머신러닝 기법을 배우며, 이론부터 적용까지의 전체 과정을 경험하게 됩니다. Q. 비전공자도 들을 수 있나요? A. 물론입니다! 데이터 과학이나 딥러닝 분야에 대한 열정만 가지고 계시다면, 충분히 배울 수 있을 거예요.

실전 프로젝트를 통한 학습의 재미와 도전! 🌟

• 불량사과 식별하기 카메라로 들어오는 실시간 이미지에서 불량사과를 찾아내는 모델을 만들어보세요.

• 영상 분석 프로젝트 영상 데이터에서 특정한 패턴을 인식하고, 그것을 실시간으로 분류하는 프로젝트를 진행해보세요.

🤝 지금 바로 시작하세요! OpenCV와 파이썬, 그리고 딥러닝의 세계에서 새로운 도전과 경험을 할 수 있는 기회를 잡으시길 바랍니다. 데이터 과학의 함정에 궁금하신 점이든, 프로젝트를 통해 실력을 키우고 싶은 분들든, 이 강의가 여러분을 기다립니다! 🚀💫