딥러닝 결과 이미지 표시 썸네일형 리스트형 OpenCV로 이미지 분류 모델의 결과를 시각화하는 방법 이미지 분류 모델은 입력된 이미지가 어떤 클래스에 속하는지를 예측해주는데, 이 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 텍스트와 그래픽 요소로 시각화해주는 게 중요해요. OpenCV의 기본적인 이미지 처리 기능과 함께, 분류 확률 등을 화면에 함께 표현하면 훨씬 보기 쉬운 결과를 만들 수 있어요.이미지 분류 모델의 결과를 왜 시각화하나요?이미지 분류 모델은 보통 가장 가능성 높은 클래스의 인덱스와 확률(score)을 반환해요.이 결과를 단순한 숫자로만 보는 것보다,입력 이미지 위에 클래스 이름과 확률을 함께 표시하면 훨씬 직관적으로 이해할 수 있어요.예를 들어 고양이 사진을 분류했을 때 “Cat (92%)” 같은 결과를 화면에 바로 띄워주는 방식이에요.특히 분류 결과를 영상 스트림에 적용할 때는 실시간으로 어.. 더보기 이전 1 다음
