문서정보 : 2023.05.25.~05.31. 작성, 작성자 @SAgiKPJH
GTP-3 | GPT-3(GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약어)은 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 세 번째 버전입니다. GPT-3는 딥러닝 아키텍처인 Transformer를 기반으로 하며, 텍스트 생성, 자연어 이해, 번역, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있는 인공지능 모델입니다. |
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GTP-4 | GPT-4는 OpenAI가 개발한 대화형 AI 언어 모델의 가상 버전입니다. 2021년 9월 이후에 발표된 AI 모델에 대한 공식 정보는 제공하지 않으므로, GPT-4에 대한 특정 세부사항을 제공하는 것은 어렵습니다. |
Bing | Bing은 마이크로소프트에서 만든 검색 엔진입니다. Bing은 사용자의 언어를 이해하고 사용자가 찾는 정보를 찾아주는 기능을 가지고 있습니다.😊 |
Wrtn | "뤼튼"은 기업용 콘텐츠 생성 도구입니다. 주로 기업에서 마케팅, 광고, SNS 운영 등 다양한 목적으로 사용됩니다. 뤼튼은 인공지능과 자연어 처리 기술을 기반으로 하여, 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 자동으로 각종 콘텐츠를 생성합니다. 이를 통해 콘텐츠를 보다 쉽고 효율적으로 만들 수 있습니다. |
Bard | Bard는 Google AI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 저는 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대해 교육을 받았으며 다양한 프롬프트와 질문에 대한 응답으로 의사 소통하고 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 사실적인 주제에 대한 요약을 제공하거나 이야기를 만들 수 있습니다. |
GPT-3 | GPT-4 | Bing | wrtn | bard |
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다양한 자연어 처리 작업 | 대화형 AI 언어 모델 | 검색 엔진 | 콘텐츠 생성 | 텍스트 생성 |
GPT-3 | GPT-4 | Bing | wrtn | bard | |
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코드 | O | O | O | O | O |
표 | O | O | O | O | O |
이미지 | X | X | X | O | X |
검색 | X | X | O | O | O |
사이트 요약 | X | X | O | O | O |
대화 결과 저장 | O | O | X | O | X |
Markdown 입력 | X | X | X | O | X |
Markdown 출력 | O | O | O | O | X |
GPT-3 | GPT-4 | Bing | Wrtn | Bard |
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"오늘 점심은 편의점에서 사먹자" | "오점 편의" | "오영실의 남편" | "오류를 줄이고 정확도를 향상시키는 편리한 방법" | "오류를 고치고 편집하는 것" |
GPT-3 | GPT-4 | Bing | wrtn | bard |
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"안녕하세요" | "응, 네, 하지만, 습니다" | "안녕하세요" | "어느 해서이신가요?" | "안녕하세요" |
1. OpencvSharp 사용
2. 소스 이미지 크기 작습니다.
3. 탬플릿 이미지 크기는 큽니다.
4. 2개의 흑백으로 읽어 옵니다.
5. 2개의 이미지를 매칭 합니다.
6. 매칭 기준으로 탬플릿 이미지를 자릅니다.
7. 칼라 이미지를 만드는데 R 채널 소스 이미지 넣기.
8. GB 채널 탬플릿 이미지 넣기
9. RGB 이미지를 만듭니다.
10. C# 코드 샘플 코드 보여줘
11. C# 코딩 규칙에 맞춰서 최적화 해줘
12. 메모리 사용량과 속도의 균형을 맞추어서 최적화 해줘
결과
using OpenCvSharp;
using System;
public class ImageProcessing
{
public void MatchAndCombineImages(string sourcePath, string templatePath, string outputPath)
{
try
{
// 이미지를 흑백으로 읽어옵니다.
using Mat sourceImage = new Mat(sourcePath, ImreadModes.Grayscale);
using Mat templateImage = new Mat(templatePath, ImreadModes.Grayscale);
// 매칭 기준으로 탬플릿 이미지를 자릅니다.
// cv::matchTemplate은 탬플릿 이미지가 소스 이미지보다 크면 예외를 발생시킵니다.
// 따라서 두 이미지의 크기를 확인하고, 필요한 경우 이미지의 크기를 조정합니다.
if (templateImage.Width > sourceImage.Width || templateImage.Height > sourceImage.Height)
{
Cv2.Resize(templateImage, templateImage, new Size(sourceImage.Width, sourceImage.Height));
}
// R 채널에 소스 이미지를 넣습니다.
Mat[] rgbChannels = new Mat[3];
rgbChannels[2] = sourceImage;
// GB 채널에 탬플릿 이미지를 넣습니다.
rgbChannels[1] = templateImage;
rgbChannels[0] = templateImage;
// RGB 이미지를 만듭니다.
using Mat outputImage = new Mat();
Cv2.Merge(rgbChannels, outputImage);
// 이미지를 저장합니다.
outputImage.ImWrite(outputPath);
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine("An error occurred: " + ex.Message);
}
}
}
OpenCV는 무엇이야?
C#에서 OpenCV를 활용할 수 있어?
대한민국에서 동전은 어떤 종류가 있어?
C#에서 OpenCV를 활용해서 대한민국 동전을 구분하는 코드를 구성해줘
마지막 질문만 한 경우 결과
using System;
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var img = Cv2.ImRead("coins.jpg");
var gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(img, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Cv2.GaussianBlur(gray, gray, new Size(9, 9), 2, 2);
var circles = Cv2.HoughCircles(gray, HoughMethods.Gradient, 1, 20, 100, 50, 0, 0);
int coinCount = circles?.Length ?? 0;
Console.WriteLine($"총 {coinCount} 개의 동전을 감지했습니다.");
Cv2.ImShow("coins", img);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();
}
}
사전 정보를 제공하고 질문한 결과
using System;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
namespace KoreanCoinRecognition
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 이미지 불러오기
Mat sourceImage = new Mat("coins.jpg", ImreadModes.Color);
// 그레이스케일 변환
Mat grayImage = new Mat();
CvInvoke.CvtColor(sourceImage, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
// 블러 및 캐니 엣지 적용
Mat blurredImage = new Mat();
Mat edgeImage = new Mat();
CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, blurredImage, new System.Drawing.Size(5, 5), 0);
CvInvoke.Canny(blurredImage, edgeImage, 100, 200);
// 컨투어 찾기
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
Mat hierarchy = new Mat();
CvInvoke.FindContours(edgeImage, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
// 동전 크기를 기준으로 분류
foreach (VectorOfPoint contour in contours)
{
double area = CvInvoke.ContourArea(contour);
double radius = Math.Sqrt(area / Math.PI);
System.Drawing.Point center = new System.Drawing.Point();
float[] radiusArray = new float[1];
CvInvoke.MinEnclosingCircle(contour, ref center, radiusArray);
float foundRadius = radiusArray[0];
if (foundRadius > 10.0) // 노이즈 필터링
{
if (foundRadius > 0 && foundRadius <= 12)
{
Console.WriteLine("10원 동전");
}
else if (foundRadius > 12 && foundRadius <= 15)
{
Console.WriteLine("50원 동전");
}
else if (foundRadius > 15 && foundRadius <= 20)
{
Console.WriteLine("100원 동전");
}
else if (foundRadius > 20 && foundRadius <= 25)
{
Console.WriteLine("500원 동전");
}
}
CvInvoke.Circle(sourceImage, center, (int)foundRadius, new MCvScalar(0, 255, 0), 2);
}
// 결과 표시
CvInvoke.Imshow("원본 이미지", sourceImage);
CvInvoke.WaitKey(0);
}
}
}
C# WPF로 OpenCV 활용해야해.
이미지르 2개 띄워야해.
입력받은 이미지를 띄어야해.
흑백으로 변환된 이미지를 띄워야해.
코드를 C#, Xaml 모두 보여줘.
3단계에 걸쳐서 설명해줘
1단계는 환경 설정 방법, 2단계는 C#코드, 3단계는 XAML코드를 구성해줘.
코드 전체를 보여줘.
한글로 출력해줘.
결과
// MainWindow.xaml.cs
using System;
using System.Windows;
using System.Drawing;
using OpenCvSharp;
namespace MainWindow
{
public partial class MainWindow : Window
{
public MainWindow()
{
InitializeComponent();
// 이미지를 로드합니다.
var inputImage = Cv2.Imread("input.png");
// 이미지를 흑백으로 변환합니다.
var grayscaleImage = Cv2.CvtColor(inputImage, Cv2.ColorConversion.BGR2GRAY);
// 이미지를 윈도우에 표시합니다.
imageBox1.Image = inputImage;
imageBox2.Image = grayscaleImage;
}
}
}
<Window x:Class="MainWindow.MainWindow"
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Title="MainWindow" Height="350" Width="525">
<Grid>
<ImageBox Name="imageBox1" />
<ImageBox Name="imageBox2" />
</Grid>
</Window>