믿고 먹을수 있는 부부즉석구이김, 추천합니다. ~!

-



저도 여기서 계속 주문해 먹습니다,
고소하고 바삭하고 정말 맛있어요.
강추 합니다~

댓글

  1. 제갈식2015년 6월 14일 오전 5:08

    몇년째 여기서 주문해 먹고있는데
    김맛이 바삭하고 아주 맛있습니다.
    주인 아주머니도 친절하시구요, 신뢰가 갑니다.
    추천합니다.

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

파이썬으로 Homomorphic Filtering 하기

-
이미지
import cv2 # For OpenCV modules (For Image I/O and Contour Finding) import numpy as np # For general purpose array manipulation import scipy . fftpack # For FFT2 #### imclearborder definition def imclearborder ( imgBW , radius ): # Given a black and white image, first find all of its contours imgBWcopy = imgBW . copy () contours , hierarchy = cv2 . findContours ( imgBWcopy . copy (), cv2 . RETR_LIST , cv2 . CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # Get dimensions of image imgRows = imgBW . shape [ 0 ] imgCols = imgBW . shape [ 1 ] contourList = [] # ID list of contours that touch the border # For each contour... for idx in np . arange ( len ( contours )): # Get the i'th contour cnt = contours [ idx ] # Look at each point in the contour for pt in cnt : rowCnt = pt [ 0 ][ 1 ] colCnt = pt [ 0 ][ 0 ] # If this is within the radius of th...
자세한 내용 보기

파이썬으로 Histogram matching 하기.

-
이미지
import numpy as np def hist_match ( source , template ): """ Adjust the pixel values of a grayscale image such that its histogram matches that of a target image Arguments: ----------- source: np.ndarray Image to transform; the histogram is computed over the flattened array template: np.ndarray Template image; can have different dimensions to source Returns: ----------- matched: np.ndarray The transformed output image """ oldshape = source . shape source = source . ravel () template = template . ravel () # get the set of unique pixel values and their corresponding indices and # counts s_values , bin_idx , s_counts = np . unique ( source , return_inverse = True , return_counts = True ) t_values , t_counts = np . unique ( template , return_counts = True ) ...
자세한 내용 보기