이하 코드는 주피터 노트북에서 실행했다.
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import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello, Tensorflow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(20)
print(sess.run(a + b))
sess.close()
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실행 결과 :
b'Hello, Tensorflow!'
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hello = tf.constant("Hello, Tensorflow!")
hello라는 변수에 str을 저장한 듯 하다.
sess = tf.Session()
sess라는 변수에 Session()함수를 저장한 듯 하다.
이후는 print를 이용해 출력을 하는 과정인데, run()이라는 함수를 이용한다.
코드:
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#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
VideoCapture cap; //카메라 또는 비디오 파일로 부터 프레임을 읽는데 필요한 정보
if (!cap.isOpened()) {
return -1;
}
namedWindow("Video");
Mat frame;
while (1) {
break;
imshow("Video", frame);
if (waitKey(1000 / fps) >= 0) break; //키보드 입력으로 재생을 멈추고자 할 때
}
cap.release(); return 0;
}
http://colorscripter.com/info#e" target="_blank" style="color:#e5e5e5text-decoration:none">Colored by Color Scripter
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http://colorscripter.com/info#e" target="_blank" style="text-decoration:none;color:white">cs |
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실행결과:
설명:
VideoCapture cap;
if (!cap.isOpened()) {
return -1;
}
avi파일을 가져와서 open.
namedWindow("Video");
윈도우창 이름 설정
Mat frame;
int fps = (int)cap.get(CAP_PROP_FPS); //초당 프레임 수
while (1) {
if (!cap.read(frame)) //파일 끝에 도달하면 false 반환
break;
imshow("Video", frame);
if (waitKey(1000 / fps) >= 0) break; //키보드 입력으로 재생을 멈추고자 할 때
}
cap.release(); return 0;
비디오 보여주는 코드
1000을 초당 프레임 수로 나누면 기본 속도로 재생이 되고 1000에서 줄이거나 늘려서 재생속도를 조절할 수 있다.
| Opencv, c++, threshold() (0) | 2019.10.04 |
|---|---|
| Opencv, c++, cvtColor(), split(), merge() (0) | 2019.10.04 |
| Opencv, c++, imshow, imwrite (0) | 2019.10.04 |
| Opencv, c++, Rectangle 출력 (0) | 2019.09.22 |
코드:
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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat img(300, 500, CV_8UC1, Scalar(255));
Point2f center(250, 150), pts[4];
Size2f size(300, 100);
RotatedRect rot_Rect(center, size, 50);
Rect bound_Rect = rot_Rect.boundingRect();
rectangle(img, bound_Rect, Scalar(0), 1);
circle(img, rot_Rect.center, 1, Scalar(0), 2);
rot_Rect.points(pts);
for (int i = 0; i < 4; i++) {
circle(img, pts[i], 4, Scalar(0), 2);
line(img, pts[i], pts[(i + 1) % 4], Scalar(0), 1);
}
imshow("사각형", img);
waitKey(0);
}
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cs |
실행결과:
설명:
Mat img(300, 500, CV_8UC1, Scalar(255));
세로 300, 가로 500 화면, 흑백, Scalar(255) = 흰색
Point2f center(250, 150), pts[4];
직사각형의 가운데 점 250, 150, 그 중심으로 점 네개 정의.
Size2f size(300, 100);
직사각형의 크기
RotatedRect rot_Rect(center, size, 20);
회전된 직사각형 출력, 중심점은 위에 정의한 center, 크기는 size, 회전 각도는 20도
Rect bound_Rect = rot_Rect.boundingRect();
위의 직사각형을 감싸는 사각형 정의
rectangle(img, bound_Rect, Scalar(0), 1);
img는 왜쓰는지 모르겠다. 위에 정의한 bound_Rect, 사각형테두리 색은 Scalar(0) = 검은색, 1은 굵기
circle(img, rot_Rect.center, 1, Scalar(0), 2);
rot_Rect.center에 원, 1은 원 크기, 사각형테두리 색은 Scalar(0) = 검은색, 2는 굵기
for (int i = 0; i < 4; i++) {
circle(img, pts[i], 4, Scalar(0), 2);
line(img, pts[i], pts[(i + 1) % 4], Scalar(0), 1);
}
RotadedRect각 꼭지점에 원 출력
RotadedRect각 꼭지점 연결 = 사각형 모양 완성
imshow("사각형", img);
그린거(img) 출력.
| Opencv, c++, threshold() (0) | 2019.10.04 |
|---|---|
| Opencv, c++, cvtColor(), split(), merge() (0) | 2019.10.04 |
| Opencv, c++, imshow, imwrite (0) | 2019.10.04 |
| Opencv, c++, video 출력 (0) | 2019.09.22 |