[공개SW - 메이킹 로그_11] RGB의 대표값 만들기 + 텐서플로우 예제(이미지분류)

• RGB값들 사이에는 선형적인 관계가 없는듯함...

말그대로이다 지금까지 공부해왔던 선형회귀분석 이나 다중회귀선형분석으로는 입력받은 RGB값에 대한 어떤 특정한 Y값이 있는것이 아니라 쇼핑몰 피팅모델 사진들을 학습시켜서 만약 모델이 입은 하의가 주로 검은색과 청바지색이라면 그 두개 변수에 대한 통계가 많이 쌓이고 그걸 활용해서 하얀색 상의가 입력되었을때 출력으로 하의 통계 1위 : 검은색, 2위 : 청바지색 이런식으로 출력값을 내고싶었는데... 선형회귀분석이나 다중선형회귀분석으로는 어려울 것 같다. 왜냐하면 둘사이에 선형적인 관계가 있는게 아니고, 출력값을 RGB 3개 변수로 내는 방법도 현재로선 모르겠다.

 

뭔가 될듯 하면서 안된다. ㅅㅂ

 

• 그렇다면 대표값이라면 가능할까?

0~255의 RGB값들을 대표값으로 걸러내어 그 대표값들만 활용한다면 위의 머신러닝이 가능하지 않을까?

도와주세요!

근데 내 머리속에서는 그냥 r값에서 조건문으로 거르고

그다음에 거르고

아니면 또 비교하고

18가지 색깔이라고 하면 저 조건문의 길이는 진짜 상상만해도 머가리 깨진다...

 

오 잠깐만

맨 처음에 했던 color.csv 파일을 이용한 그 엑셀파일이

모든색깔이 정의되진 않았을텐데?

그럼 그게 좀 많긴해도 대표값들을 이용한게 아닌가??

다시 옛날 글좀 찾아봐야겠다.

 

찾았다

여기에는 총 865가지의 색이 정의되어있는데

만약 이 파일을 내가 임의로 18개로만 해버린다면?

그래도 정상적으로 작동할까?

바로해봐야겠다.

https://yeonwoo97.tistory.com/14?category=966682 

[공개SW - 메이킹 로그_2] python 이미지 불러오기 + 색깔 인식

이때 썻던 코드 가져오고

opencv 설치

opencv 설치하고

원래 노트북에서 실습했던 내용이여서 파일 이름을 바꿔주엇다

 

킹갓판

그림판으로 rgb 값들을 추출해서?

한 대표 색깔 7개만 해보고?

 

이렇게 수정해보고?

ㅇㅋ 이제 실행해보자

된다!

된다된다!

 

자 이제 이걸 어떻게 활용하는가인데... ㅋㅋㅋㅋ

 

코드를 자세히 뜯어보고있는 도중

바로 이부분에서 미리 작성해놓은 csv 파일을 활용해 색깔의 값들을 출력하는것 같다.

우선 abs 는 절대값을 구하는 함수인데

입력받은 R 값에서 i 행의 R 값을 추출해와서 정수화 시키고 더블클릭된 R값에서 뺀 값을 절대값처리 하고, 그렇게 처리된 절대값 R,G,B 들을 더하여 d에 저장한다.

d값이 미니멈값보다 작거나 같으면 컬러네임변수에 csv의 i 행의 컬러네임을 저장하고 컬러네임을 반환하는것.

 

우선 해당 코드들을 각각 세분화하여 구름IDE에 있는 주피터 노트북으로 옮겨놓았다.

내일 이 코드에서 마우스 클릭 부분을 픽셀값들의 평균으로 하여 R,G,B 값을 입력할 수 있게 하도록 바꿔봐야겠다.

보면 모듈이 없다고 하는데 주피터 노트북 안에 opencv를 설치할 수 있는지 봐야겠다

 

바로 설치하기

 

• 텐서플로우 이미지분류 예제

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification?hl=ko#tensorflow_%EB%B0%8F_%EA%B8%B0%ED%83%80_%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC_%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%98%A4%EA%B8%B0 

이미지 분류  |  TensorFlow Core

텐서플로우에서 제공하는 이미지 분류 예제이다.

해당 페이지에서 노트북 파일을 받아보았는데 좀 더러워서 코드만 긁어서 새로 노트북을 만들었다.

코드 복사

이 예제를 풀면서 배울것은

데이터 세트를 만드는 법

과대적합

데이터증강

드롭아웃

이 4가지를 공부해 볼 예정이다.

 

 

• ㄹㅇ 개어렵네

오늘은 한 5시간정도를 쓰면서 머신러닝을 시키기 위해서 rgb값을 대표값으로 나올 수 있도록 해보고 구글 예제를 긁어왔다. 아니 시간은 개오래 썼는데 적고보니까 꼬작 한게 저거다..

일단 내일 해야할것은

 

• rgb값을 입력받는건 쇼핑몰 피팅사진의 픽셀좌표값의 평균값으로 입력받는다.
• 다중 선형 회귀 분석을 적용하는데 이때 y 값에는,  바지 부분의 픽셀 좌표 값의 r,g,b 각각의 평균값을 대표값으로 입력받고 그 일련번호를 반환해 y값에 넣는다.
• 쇼핑몰에서 사진을 100장을 구하여 1000*1000(가정) 으로 자르고 픽셀 좌표에 맞춰서 사진을 옮긴다.
• 제대로 결과값이 나오는지 돌려본다.

이렇게 까지만 하면 일단 상의가 입력받았을 때 하의 색깔 추천은 가능하게 된다.

물론 정해진 색깔로만 이지만, 만약 위에처럼 일련번호로 y값이 대체가 가능하다면 색깔을 조금 더 세분화 해서 넣어서 출력 시킬 수도 있을것 같다.

혹은 y값으로 예측되는 결과의 군집이 서로 다를 경우 제일 빈도수가 높은 y값과 그 다음 y값 이렇게 2개를 출력 할 수 있을지도 궁금하다.

 

일단 내일하자 많이했다 오늘은

그나저나 리눅스 시험공부는 언제하나 이거 큰일났네 ㅋㅋ