례지의 성장기

문제 설명 2차원 좌표 평면에 변이 축과 평행한 직사각형이 있습니다. 직사각형 네 꼭짓점의 좌표 [[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]가 담겨있는 배열 dots 가 매개변수로 주어질 때, 직사각형의 넓이를 return 하도록 solution 함수를 완성해보세요. 제한사항 - dots의 길이 = 4 - dots의 원소의 길이 = 2 - -256 x[2]: xdots = x[0] - x[2] else: xdots = x[2] -x[0] if y[0] > y[2]: ydots = y[0] - y[2] else: ydots = y[2] - y[0] answer = xdots * ydots return answer

문제 설명 숫자와 "Z"가 공백으로 구분되어 담긴 문자열이 주어집니다. 문자열에 있는 숫자를 차례대로 더하려고 합니다. 이 때 "Z"가 나오면 바로 전에 더했던 숫자를 뺀다는 뜻입니다. 숫자와 "Z"로 이루어진 문자열 s가 주어질 때, 머쓱이가 구한 값을 return 하도록 solution 함수를 완성해보세요. 제한사항 - 1 ≤ s의 길이 ≤ 200 - -1,000 0: stack.pop() for i in stack: answer += int(i) return answer

문제 설명 선분 세 개로 삼각형을 만들기 위해서는 다음과 같은 조건을 만족해야 합니다. - 가장 긴 변의 길이는 다른 두 변의 길이의 합보다 작아야 합니다. 삼각형의 두 변의 길이가 담긴 배열 sides이 매개변수로 주어집니다. 나머지 한 변이 될 수 있는 정수의 개수를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한사항 - sides의 원소는 자연수입니다. - sides의 길이는 2입니다. - 1 ≤ sides의 원소 ≤ 1,000 입출력의 예 sides result [1, 2] 1 [3, 6] 5 [11, 7] 13 입출력 예 설명 #1 - 두 변이 1, 2 인 경우 삼각형을 완성시키려면 나머지 한 변이 2여야 합니다. 따라서 1을 return합니다. #2 - 가장 긴 변이 6인 경우 될..

2D Convolution 연산 input_shape =(1,3,3,1) x = tf.random.normal(input_shape) y = Conv2D(1,2,activation='relu',input_shape=input_shape[1:])(x) print(y.shape) input_shape =(1,3,3,1) x = tf.random.normal(input_shape) y = Conv2D(1,2,activation='relu', padding='same',input_shape=input_shape[1:])(x) print(y.shape) MNIST 실습 mnist_ = mnist.load_data() (X_trn,y_trn),(X_tst,y_tst)=mnist_ print(X_trn.shape, ..

HOG(Histogram of Oriented Gradient) 물체 인식에 많이 사용되는 디스크립터 보행자 검출이나 사람의 형태에 대한 검출 및 추적에 많이 사용됨 Local gradient를 특징으로 사용 HOG SUM 영상 스티칭 여러 장의 영상을 서로 이어붙여 하나의 큰 영상으로 만드는 기법 스티칭 결과 영상을 파노라마 영상이라고 함 디지털 카메라, 스마트폰에서 기능 제공 서로 겹치는 영역이 존재해야 함 유의미한 특징점이 많을 수록 유리함 실행 단계 입력 영상에서 특징점 검출 호모그래피 계산 호모그래피 행렬을 기반으로 입력 영상을 변형하여 서로 이어붙이는 작업 수행 이어 붙인 부분을 자연스럽게 보이기 위해 블렌딩 처리

호모그래피 행렬 계산 호모그래피는 투시변환이기 때문에 3X3 행렬로 표현 네 개의 대응되는 점의 좌표 이동 정보가 있으면 행렬 계산 가능 특징점 매칭 정보로부터 호모그래프를 구하는 경우 서로 대응되는 점 개수보다 4개보다 많기 때문에 투시 변환 시 에러가 최소가 되는 형태의 호모그래피 행렬을 구해야 합니다. 호모그래피 행렬 계산을 위해 findHomography()에서 method 설정 feature point가 최소 4개 이상은 되어야 함 cv2.findHomography(src1_pts, src2_pts, cv2.LMEDS, 3.0) cv2.findHomography(src1_pts, src2_pts, cv2.RANSAC, 3.0) cv2.findHomography(src1_pts, src2_pts,..

문제 설명 머쓱이는 RPG게임을 하고 있습니다. 게임에는 up, down, left, right 방향키가 있으며 각 키를 누르면 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽으로 한 칸씩 이동합니다. 예를 들어 [0,0]에서 up을 누른다면 캐릭터의 좌표는 [0, 1], down을 누른다면 [0, -1], left를 누른다면 [-1, 0], right를 누른다면 [1, 0]입니다. 머쓱이가 입력한 방향키의 배열 keyinput와 맵의 크기 board이 매개변수로 주어집니다. 캐릭터는 항상 [0,0]에서 시작할 때 키 입력이 모두 끝난 뒤에 캐릭터의 좌표 [x, y]를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. [0, 0]은 board의 정 중앙에 위치합니다. 예를 들어 board의 가로 크기가 9라면 캐릭터는 ..

문제 설명 PROGRAMMERS-962 행성에 불시착한 우주비행사 머쓱이는 외계행성의 언어를 공부하려고 합니다. 알파벳이 담긴 배열 spell과 외계어 사전 dic이 매개변수로 주어집니다. spell에 담긴 알파벳을 한번씩만 모두 사용한 단어가 dic에 존재한다면 1, 존재하지 않는다면 2를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한사항 - spell과 dic의 원소는 알파벳 소문자로만 이루어져있습니다. - 2 ≤ spell의 크기 ≤ 10 - spell의 원소의 길이는 1입니다. - 1 ≤ dic의 크기 ≤ 10 - 1 ≤ dic의 원소의 길이 ≤ 10 - spell의 원소를 모두 사용해 단어를 만들어야 합니다. - spell의 원소를 모두 사용해 만들 수 있는 단어는 dic에 두 개..

특징 검출기 및 디스크립터 특징 검출기 영상에서 관심 있는 특징점(keypoint) 검출 에지, 코너, 영역 등 keyPoint 클래스 객체의 리스트로 반환 디스크립터 검출된 특징점 주위의 밝기, 색상, 그래디언트 방향 등 매 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 그레이스케일 영상 혹은 컬러 영상에서 주변에 비해 밝거나 어두운 영역 중 임계값을 변화시키며 변화율이 작은 영역 검출 주로 connected componenet로 연결되어 있는 BLOB(Binary Large Object)detection에 사용 delta로 임계값 지정 delta가 클수록 검출되는 영역은 감소 SimpleBlob GFTTDetector goodFeaturesToTrack 함수를 내부적으로 사용..

문제 설명 my_string은 "3 + 5"처럼 문자열로 된 수식입니다. 문자열 my_string이 매개변수로 주어질 때, 수식을 계산한 값을 return 하는 solution 함수를 완성해주세요. 제한사항 - 연산자는 +, -만 존재합니다. - 문자열의 시작과 끝에는 공백이 없습니다. - 0으로 시작하는 숫자는 주어지지 않습니다. - 잘못된 수식은 주어지지 않습니다. - 5 ≤ my_string의 길이 ≤ 100 - my_string을 계산한 결과값은 1 이상 100,000 이하입니다. - my_string의 중간 계산 값은 -100,000 이상 100,000 이하입니다. - 계산에 사용하는 숫자는 1 이상 20,000 이하인 자연수입니다. - my_string에는 연산자가 적어도 하나 포함되어 있습니..