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[경제] 엘리엇 파동 (Elliott wave principle)

엘리엇 파동 엘리엇 파동은 주가의 파동이론으로 가장 많이 사용되고 있는 이론 중 하나이다. 1930년대 미국의 랠프 넬슨 엘리엇(Ralph Nelson Elliott: 1871~1948) 에 개발된 이론으로 주가의 변동을 상승 5파와 하락 3파가 계속 순환하여 반복하는 이론이다. 상승 1파와 하락 1파인 대파동의 한 사이클은 소파동의 상승 5파, 하락 3파로 구성되어 계속 반복된다. 대파동은 1순환에 3년이 걸리는 것으로서 이는 증권 투자기권에서 대세의 흐름을 파악하는 데 사용한다. 상승 5파 1파 : 상승의 시작인지, 반등인지, 추세 전환인지 명확하게 인지하기 어려우며 상승 5파 중 가장 짧다. 기술적으로나 실제로 1파를 찾기는 불가능하다. 1파가 시작될 때 하락 추세에서 시작하기 때문에 매도 세력이 ..

Study 2022.05.17

[DB] SQLite - SQLite GUI

SQLIte 소개 - SQLite: 작고, 빠르며, Self-contained, 높은 신뢰성을 제공하는 C-language 고 구현된 데이터베이스 엔진. - 데이터를 저정하는 작업에서 반복적이거나 구조화된 데이터에 이상적인 SQLite를 사용할 수 있음. SQLite 설치 SQLite 홈페이지(https://www.sqlite.org/download.html)에서 SQLite 를 다운로드 할수 있다. SQLite DB Browser SQLite 의 GUI Tool 은 (https://sqlitebrowser.org/dl/) 에서 다운로드 할수 있다.

[아이디어] Copilt - Github

[아이디어] Copilt - Github 깃허브에서 만들 AI 코딩 자동완성 기능을 제공하는 Copilt 을 제공하고 있다. 개발자는 함수의 기능을 일일히 짜는 것이 아닌 해당 함수가 어떤 기능을 해야하는 지 커맨드만 쓰면 적절한 코드를 제공해 주는 기능이다. Copilot 은 전체 코드를 자동 완성해서 보여주고 이를 개발자가 사용할지를 결정하는 기능을 제공한다. 해당 기능은 현재(2021-07-14) 테스트할 수 잇는 초대장을 받아야 사용할 수 있다. https://copilot.github.com/ GitHub Copilot · Your AI pair programmer GitHub Copilot works alongside you directly in your editor, suggesting wh..

아이디어 2022.05.17

[OpenCV] 이미지 이진화(Binarization)

[OpenCV] 이미지 이진화(Binarization) OpenCV 에서는 이미지의 픽셀값을 0 또는 255로 만드는 연상이다. 원하는 피사체의 모양을 좀 더 정확히 판단하기 위해 이진화를 진행하며, 이진화를 통해 배경과 물체를 구분할 수 있다. 일잕거으로 값이 높거나 낮은 픽셀은 검은색 또는 희색의 값으로 변경한다. import cv2 def binaryDef(imgPath): src = cv2.imread(imgPath, cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, dst = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("binarySample", dst) ret..

IT/영상처리 2022.05.17

[OpenCV] Video 읽어 보여주기

[OpenCV] Video 읽어 보여주기 OpenCV 에서는 카메라로 부터 비디오를 캡쳐하여 화면에 오여 줄수 있습니다. 카메라로 부터 받은 데이터들은 증강현실 , 등등에 영상 처리에서 사용될 수 있습니다. cv2.VideoCapture(0) 비디오 캡쳐를 위해 VideoCapture 함수를 호출할 수 있습니다. VideoCaptuer 의 인자는 장치의 인덱스 입니다. PC 의 여러개의 카메라를 사용할 때 인덱스를 변경하여 특정 카메라를 선택할 수 있습니다. 첫번째 캠은 0 입니다. ret, frame = cap.read() 캠에서 재생되는 비디오의 한 프레임씩 읽어 frame 변수에 넣어 줍니다. ret 는 결과를 말합니다. gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY..

IT/영상처리 2022.05.17

[OpenCV] 이미지 읽기와 쓰기

OpenCV] 이미지 읽기와 쓰기 OpenCV 에서는 함수를 활용하여 이미지 파일 읽기, 화면에 표시하기, 이미지 파일 쓰기를 할 수 있습니다. 사용할 이미지파일을 준비 합니다. 준비된 파일은 png 파일을 준비 하였습니다. 해당 이미지를 읽어 화면에 표시할 수 있습니다. 아래는 OpenCV 를 통해 model.png 파일을 read 한 예제 입니다. cv.imread 에 Image Path 를 넣어 읽고 cv.imshow 를 통해 화면에 표시해 줍니다. Opencv 의 imread 함수는 이미지 파일을 일기위한 객체를 제공합니다. cv2.IMREAD_COLOR: 컬러 이미지 로드. cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 흑백 이미지로 로드. cv2.IMREAD_UNCHANGED: 알파채널을 포함하여 이..

IT/영상처리 2022.05.17

[Facebook] Spark AR

[Facebook] Spark AR Facebook 에서는 증강현실 경험을 제작할 수 있는 Spark AR 을 제공 하고 있다. 코드를 사용하거나 사용하지 않고 인터랙티브 증강현실을 말들수 있도록 Spark AR Studio 를 배포하였습니다. Spark AR Studio 는 아래 주소에서 다운 받을 수 있습니다. https://sparkar.facebook.com/ar-studio/download/ Mac용 Spark AR Studio 다운로드 및 효과 제작 | Spark AR Studio 지금 Mac용 Spark AR Studio를 다운로드하세요! 코딩이나 특별한 소프트웨어 없이 증강현실 경험과 효과를 제작하실 수 있습니다. sparkar.facebook.com Spark AR 관련 Tutorials..

IT/영상처리 2022.05.17

[OpenCV] OpenCV-Python 준비

OpenCV-Python 준비 OpenCV 는 실시간으로 이미지/영상 처리에 사용하는 오픈 소스 라이브러리로 Python 을 통해 사용 가능하다. Python 에서 OpenCV 를 설치하기 위해 pip 를 사용하여 설치할 수 있다. Python 에서 이미지 파일 읽기 테스트 아래 코드는 D: /test.png 파일을 읽어 창에 보여주는 코드이다. import cv2 imagePath = R"D:/test.png" def imagemain(imgPath): print("OpenCV Test Source") img = cv2.imread(imgPath, 1) # Image Show cv2.imshow("Test Image", img) cv2.waitKey(0) # Img Windows Destory cv2...

IT/영상처리 2022.05.17

[OpenCV] 소개

[OpenCV] 소개 OpenCV (Open Source Computer Vision Libaray) 는 수백개의 컴퓨터 Vsion 알고리즘을 제공하는 오픈 소스 라이프러리 이다. OpenCV 는 C, C++, C# , Python 등의 언어를 제공한다. OpenCV 는 모듈 식 구조를 가지고 있으며, 패키지에 여러 공유 또는 정적 라이브러리가 포함되어 있다. Core functionality(Core): 고밀도 다차원 배열 Mat 및 다른 모듈에서 사용하는 기본 기능을 포함하여 기본 데이터 구조를 정의하는 모듈. Image Processing(imgproc): 선형 및 비선형 이미지 필터링, 기하학적 이미지 변화, 색상 공간 변화, 히스토그램 등 이미지 처리 모듈. Video Analysis(video..

IT/영상처리 2022.05.17

[Realsense] Depth Filter

Filter Description Realsense library는 post-processing filter를 통해 depth data 와 reduce noise level을 Filter 할 수 있다. Decimation filter Depth 데이터를 효과적으로 줄일 수 있다. 이 필터는 커널 크기[2x2] ~ [8x8] 픽셀을 실행시킬 수 있다. 크기가 2 와 3인 패치의 경우 중간 depth 값을 선택된다. 더 큰 kernel, 4-8 픽셀의 경우, 성능을 고려해 평균 depth 가 사용된다. 이미지 크기는 가로 세로 비율을 유지하기 위해 두 차원에서 비례적으로 축소된다. 내부적으로 필터는 출력 프레임 크기 너비 및 높이에 대해 4 픽셀 블록 정렬을 적용한다. 예: 입력 크기 (1280X720) 및..

IT/영상처리 2022.05.17