OpenCV 3.4를 우분투에 처음부터 make 해서 깔았음.http://webnautes.tistory.com/1030위의 블로그 글대로 똑같이 진행하면 됨.그리고 나서, https://github.com/yjxiong/dense_flow 에서 opencv 3.1 branch로 가서 파일을 다운받고 make하면 됨사용할 때 command는 약간 불친절하게 적혀있지만, ###Usage./extract_gpu -f=test.avi -x=tmp/flow_x -y=tmp/flow_y -i=tmp/image -b=20 -t=1 -d=0 -s=1 -o=dir test.avi: input videotmp: folder containing RGB images and optical flow imagesdir: outp..
imshow imshow일 때, 기본적으로 uint8인 경우에는 그냥 display 하지만, CV_32F나 64F로 선언되어 있으면, imshow에서 0-1 데이터를 visualize하려고 시도하므로, display 직전에 normalize를 해주어야 함. 혹은 255로 나누어서 입력하거나 namedWindow("Mean_act", WINDOW_NORMAL); Mat dst2; cv::normalize(m_ProbModel.Mean_[1], dst2, 0, 1, cv::NORM_MINMAX); imshow("Mean_act", dst2); 그리고 기본적으로 imshow는 객체 크기와 동일하게 디스플레이를 해주지만, 원하는 사이즈로 리사이즈해서 표시하려면resizewindow 함수를 사용하면됨. named..
현재 환경은 맥.혼자 논문 쓸 때는 sublime text + mactex 연동해서 쓰지만, 동시 수정 작업을 해보고 싶어서 overleaf를 시도해봤다. overleaf는 공유 링크만 보내주면, 무료버전이더라도 동시에 많은 사람이 편집 가능하다는 장점이 있음.그러나 파일 갯수가 대략 60개쯤 제한이 있고. (별 문제가 안될 줄 알았는데 이미지 파일이 많이 들어가서 모자라고.)프로젝트 한개당 용량제한이 있어서 이미지 큰 파일을 쓰면 문제가 생긴다.장점은 기능이 많다는 것.git 기능을 제공해서, git으로 업로드하고 commit하는 등의 방식을 쓸 수 있다는 건데, git에 안익숙하다보니;;그리고 history 찍어서 과거 파일들과 compare 및 롤백이 가능하다. 제일 큰 문제는 이 파일들이 커서 그..
수 많은 정보가 많지만, 할 때마다 찾아보기 그래서 찾은 내용 정리.http://terryum.io/ml_practice/2016/05/15/UbuntuSetup/ 대부분은 위의 내용 따라하면 되고, 일단 16.04에 python3를 위해서 pip3로 전부 바꿔서 진행했다.Graphic driver / CUDA / cuDNN를 미리 다운로드 폴더에 받아두자. Ctrl + Alt + f1 ~ f7 중 아무 거나 누르면 shell로 접속된다.그리고 나서sudo systemctl stop lightdm.service
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