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엑셀과 파이썬으로 만들어보는 포토 모자익

본 강의에서는 포토 모자익을 생성하는 전체 과정을 알고리즘 관점에서 살펴봅니다. 입력 이미지를 K-means 클러스터링을 통해 타일 개수에 맞는 대표 색상 집합으로 축소한 뒤, 헝가리안 알고리즘을 적용하여 각 색상과 타일을 1:1로 최적 매칭합니다. 이를 통해 이미지 처리와 조합 최적화 알고리즘이 결합되어 하나의 시각적 결과물을 만들어내는 과정을 이해합니다

2명 이 수강하고 있어요.

  • 멋진
이미지데이터이해
실습 중심
실습코드
PythonExcel

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 이미지 데이터의 이해

  • 클러스터링 기법 - KMEAN 알고리즘 실습

  • 1:1 매칭 기법 - 헝가리안 알고리즘 실습

입력 이미지를 분석해 전체 색상 분포를 파악한 뒤, K-means 클러스터링을 적용하여 타일 개수에 맞는 대표 색상으로 이미지를 단순화합니다. 이후 각 타일과 대표 색상 간의 차이를 비용으로 정의하고, 헝가리안 알고리즘을 사용해 색상과 타일을 1:1로 최적 매칭합니다. 이 과정을 통해 색상 정보와 타일이 조화롭게 결합된 포토 모자익이 완성되며, 이미지 처리와 최적화 알고리즘의 연결을 직관적으로 이해할 수 있습니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 컴퓨터 비전·이미지 처리 입문자

  • 알고리즘·최적화에 관심 있는 개발자 및 학생

  • 데이터 기반 시각화·미디어 아트에 관심 있는 학습자

선수 지식,
필요할까요?

  • 엑셀 기초

  • 파이썬 기초

안녕하세요
입니다.

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4.7

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강의

안녕하세요

비전공자로 딥러닝을 열심히 공부하는 직장인입니다.

공부하면서 느낀 점들을 여러분들과 함께 공유하고 싶습니다

감사합니다.

커리큘럼

전체

6개 ∙ (2시간 10분)

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