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[PySpark] PySpark 시작하기: 기본 개념과 설정 1. PySpark란?PySpark는 대용량 데이터를 분산 처리할 수 있는 Apache Spark의 Python API이다.Spark는 Hadoop보다 빠른 메모리 기반 데이터 처리 엔진으로, 데이터 분석, 머신러닝, 실시간 데이터 처리 등에 널리 사용된다. PySpark의 주요 특징빠른 데이터 처리: In-Memory(메모리 내) 연산을 지원해 속도가 빠름확장성: 클러스터를 활용해 데이터 병렬 처리 가능유연한 인터페이스: SQL, DataFrame, RDD, 머신러닝 등 다양한 기능 제공2. PySpark 설치 및 환경 설정PySpark 설치 방법터미널이나 CMD에서 아래 명령어 실행: pip install pysparkpip install findspark # Jupyter Notebook 사용 시 .. 2025. 2. 5.
[OpenCV] Google Colab에서 OpenCV 이미지 출력하기 - cv2_imshow 사용법 Jupyter Notebook에서의 cv2.imshow() 사용 문제Jupyter Notebook에서는 cv2.imshow()를 사용할 수 있지만, Google Colab에서는 cv2.imshow()가 작동하지 않는다. 이 문제는 Colab의 실행 환경이 Jupyter와 다르기 때문인데, Colab은 GUI 기반의 창을 열 수 없기 때문에 cv2.imshow()가 제대로 작동하지 않는다. 따라서, Google Colab에서는 OpenCV 이미지를 표시할 때 cv2_imshow()를 사용해야 한다. cv2_imshow() 사용하기Google Colab에서는 OpenCV 이미지를 화면에 출력하려면 cv2_imshow() 함수를 사용해야 한다. 이 함수는 Colab 환경에서 이미지를 표시할 수 있도록 지원한다.. 2025. 2. 4.
[OpenCV] OpenCV와 Matplotlib 색상 차이: BGR vs RGB 문제 해결 OpenCV에서 이미지를 불러와 Matplotlib으로 출력할 때, 색상이 이상하게 표시되는 문제를 경험한 적이 있을 것이다.이는 OpenCV와 Matplotlib이 색상 채널을 다르게 해석하기 때문이다.OpenCV: BGR(Blue, Green, Red) 사용Matplotlib: RGB(Red, Green, Blue) 사용따라서, OpenCV에서 불러온 이미지를 그대로 plt.imshow(img)로 출력하면 파란색과 빨간색이 뒤바뀌는 현상이 발생한다. 이 문제를 해결하려면 cv2.cvtColor()를 사용해 BGR을 RGB로 변환하면 된다.import cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread("image.jpg") fix_img = cv2.cvtCol.. 2025. 2. 2.
[OpenCV] Python 이미지 처리: OpenCV 경로 오류 cv2.imread()를 사용할 때 흔히 발생하는 실수는 잘못된 파일 경로를 지정하는 것이다. 경로가 잘못되면 OpenCV는 None을 반환하며, 이는 이미지를 로드할 수 없다는 의미이다. 항상 파일 경로를 다시 확인하고, 이미지 파일이 해당 경로에 존재하는지 확인해야 한다. 올바른 경로와 잘못된 경로의 차이올바른 경로: 이미지를 정상적으로 읽을 수 있으며, img의 타입은 numpy.ndarray로 출력된다. 즉, 이미지가 정상적으로 로드되어 사용 가능하다는 의미이다.img = cv2.imread("/content/test.jpg") # Google Colab에 있는 파일 경로이다.print(type(img)) # output:  잘못된 경로: 잘못된 경로를 지정하면, None이 반환되며, 이는 이미.. 2025. 2. 1.
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