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개발 환경 : 파이썬 3.9.2 먼저 번호판의 문자를 이름으로 저장한 가상 이미지 데이터 파일들의 제목을 리스트로 옮기는 작업을 구상했다.  이미지 2차원 회전 코드import osimport cv2import randomimport numpy as npimport imutilsfile_list = os.listdir('C:\\Users\\pc\\OneDrive\\문서\\인공지능\\가상 번호판 PNG 파일') #가상 번호판 파일의 이름을 리스트로 옮김file_name = []for file in file_list: n_word = file[0:-4] #이름만 옮겨지는 것이 아니기에 (.png 와 같은 확장자가 따라옴) 번호판 문자열만 슬라이싱해주기 file_name.append(n_word)f..

아마 이 개발에서 쓴 모듈은 코랩과 같은 환경에서 시도해보지 않았다. 그리고 딱히 많은 모듈을 쓰지 않아 2개 정도만 검색해서 cmd에 다운 받아주면 되었기에 노트북에 깔린 파이썬을 이용해 개발하였다. 개발 환경 : 파이썬 3.9.2 완성 코드#차량 번호판에 대한 규정을 모두 참고한 것이 아님.import numpy as npimport randomfrom PIL import Image,ImageDraw,ImageFontlist_A = []number = '0123456789' for num in number: list_A.append(num) #번호판의 숫자를 담은 리스트list_B = []korean = '가나다라마바사아자하거너더러머버서어저허구누도로부수우주호고노더소오지두'for kor in ko..

동적 계획법(動的計劃法, dynamic programming)이란 복잡한 문제를 간단한 여러 개의 문제로 나누어 푸는 방법을 말한다. 이것은 부분 문제 반복과 최적 부분 구조를 가지고 있는 알고리즘을 일반적인 방법에 비해 더욱 적은 시간 내에 풀 때 사용한다. -위키백과- 분할 정복과의 차이점 분할 정복은 큰 문제를 해결하기 어렵기에 작은 문제로 나누어 푸는 방법이다. 하지만 이 작은 문제가 포함된 큰 문제에서 이를 다시 풀어야 한다. 이러한 문제를 해결한 것이 동적 계획법이라고 할 수 있다. 동적 계획법은 큰 문제를 작은 문제로 나누어 푼다는 점에서 분할 정복과 유사하지만 작은 문제를 단 한번만 푼다는 점에서 차이점이 있다고 할 수 있다. 동적 계획법 풀이 한번만 푼 모든 작은 문제의 답을 어딘가(배열..

기록용 3줄 TMI 알고리즘 스터디 날짜가 조금씩 밀렸다. 이는 내가 나태해지고 있다는 걸 의미하는 것 같아 반성을 하고 있다. 이번주 활동부터는 정말 절대로 미루지 않을 것이다. 나는 약속을 정말 중요하게 생각하는데 활동이 밀리는 걸 보며 회의감이 든다. 백 트래킹이란? 모든 경우의 수를 전부 고려하는 알고리즘. 상태공간을 트리로 나타낼 수 있을 때 적합한 방식이다. 일종의 트리 탐색 알고리즘이라고 봐도 된다. 방식에 따라서 깊이우선탐색(Depth First Search, DFS)과 너비우선탐색(Breadth First Search, BFS), 최선 우선 탐색(Best First Search/Heuristic Search)이 있다. -나무위키- 라고 정의되어있긴 하지만 내가 생각하는 정의와는 좀 다르다..

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기록용 3줄 TMI 어제 소소한 행복(?)이 있었다. 바로 C++ 프로그래밍 중간고사에서 최고점을 받았다!!! 사실 모든 학점이 나온게 아니고 단순히 중간만의 점수라 이렇게 좋아하는 이유가 이해되지않는 사람도 있을 것이다. 시험 하나로 이렇게 기쁜 이유는 1학기 내 프로그래밍 성적과 비교가 많이 되기 때문이다. 자세한 얘기는 끝인사에서... 처음에는 그냥 출력이 첫번째 숫자와 그 뒤에 이어지는 숫자를 나눴을 때 기약분수 형태구나라고만 생각했다. 그리고 무작정 코드를 구현하기 시작했다. 구현하면서 기약분수의 정의를 생각해보니 출력값 자체가 이 문제에 힌트라는 것을 알 수 있었다. 기약분수 : 분모와 분자를 최대공약수로 약분하여 1 이외의 공약수를 갖지 않도록 만든 분수를 뜻한다. 즉, 분모를 공약수로 나누..

기록용 3줄 TMI 시험 끝나고 첫 포스팅이다. 어제 시험이 끝났는데 오늘(11/3) 바로 스터디 준비에 들어갔다. 일단 딥러닝 강의도 슬슬 끝을 보이기 시작한다. 앞으로 일주일 뒤에 딥러닝 강의 수강이 끝나고 심화 프로젝트로 개발에 들어갈 것 같다. 이번주부터 양자컴퓨터 관련 공부 기록도 올라갈 것 같다. 정수론 : 각종 수의 성질을 대상으로 하는 수학의 한 분야 프로그래밍에서 정수론이 어떻게 활용될까? (코딩테스트에서 비주류 유형이라고 하지만 가끔 출제된다고 한다.) 1. 최대공약수/최소공배수 -> 유클리드 호제법 2. 에라토스테네스의 체를 사용한 소수 찾기 및 소인수 분해 3. 거듭제곱과 모듈러 연산 (더 있지만 쉽게 보기 힘든 유형이므로 생략) 먼저 최대공약수(GCD)와 최소공배수(LCM) -> ..

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