[딥러닝] 실험일지 2

일단 데이터를 다 받았는데, 크랙이 자꾸 생겨서, 이거는 나중에 윈도우 상에서 다운로드를 받은 다음에 옮겨서 재 진행을 해야할 것 같다.

 

RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 4 in dimension 1 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensor.cpp:689

 

이런 에러가 자꾸 생겨서 보니까 원본 사진 별 트레이닝이 되어야하는 사진의 수가 안맞는 문제가 있는 것같아 분석중이다.

아무래도 애매하게 한 두개씩 원본 한장 당 덜 다운된 자료가 있는 것 같다.

휴.. 힘든 여정이긴 한데 일단 이전 버전으로라도 다운로드를 받아서 재 진행을 해야할 것 같다.

 

그래서 오늘은 주말 동안 데이터 다운로드를 받아두기로 하고, 다른 일을 할 것이다.

 

RGB to HSI를 할 것인데,

음 원래 가지고 잇는 코드는 있으나, 거기서 기존 애들의 형태를 일괄적으로 바꾸어주는 역할을 하는 친구를 만들 것이다.

그래서 각각 train과 test 코드 안에 그 변형 친구를 넣는 것으로 해볼 것이다.

 

https://www.programcreek.com/python/example/94370/skimage.morphology.square

skimage.morphology.square Python Example

찾다보니 좋은 사이트 하나 발견해서 여기서 배우는 점들을 하나 적어두고 가겠다.

1. mask = dark >= dc_thr 

라는 대목이 있는데, 이 부분은 파이썬 상에서 dark 중에 dc_thr보다 크거나 같은 애들은 mask 라는 변수에 대입해준다라는 뜻이다.

찾는데 한참 걸렸는데, 단순 대입 연산자는 대입 연산자대로 두고 if문 및 자동 마스킹을 생략했다고 하는 것이 맘이 편할 것이다.

 

https://www.vocal.com/video/rgb-and-hsvhsihsl-color-space-conversion/

RGB and HSV/HSI/HSL Color Space Conversion

여기서 볼 수 있듯이 HSI 와 HSV는 미묘하게 다르다.

아무래도 HSI 와 HSV가 다른 점은 intensity 와 value의 범위가 다르다, 고로 측정하는 계수범위도 달라진다는 점에 있다.

그러면 아무래도 나는 opencv상에서 더 잘 바꿀 수 있는 HSV를 건드리는 것이 보다 적합하지 않을까 싶다.

물론 Intensity도 건드릴 수 있는데, 더 짧은 코드로 짜기에는 HSV가 나을 수 있다는 생각이 든다.

둘이 다른 점은 같은 intensity 와 value값의 경우, saturation 값이 상대적으로 intensity일 때 더 강렬해진다는 것을 알 수 있다.

 

https://yongku.tistory.com/entry/%EC%98%81%EC%83%81%EC%B2%98%EB%A6%ACOpenCV-Python-%EC%83%89%EC%83%81-%EA%B3%B5%EA%B0%84-%EB%B3%80%ED%99%98RGBHSI-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EA%B8%B0

[영상처리/OpenCV-Python] 색상 공간 변환(RGB~HSI) 구현하기

여기 좋은 코드가 있는데, 일단 내가 가지고 있는 코드들도 보면서 비교해보아야 할 것 같다.

일단 딴건 모르겠고 두 코드 길게길게 어렵게 쓴 코드가 아니라서 너무 좋다.

https://medium.com/@polli104/haze-removal-color-attenuation-prior-86815b836e5d

Haze Removal (Color Attenuation Prior)

이거는 그동안 찾았었던 color attenuation prior 이다.