전체/증분/차등/영구증분 백업

증분 백업과 차분 백업이 적절하게 이루어진다면, 전체 백업을 자주 할 필요는 없다.

백업 수준의 개념과 의미를 이해 해야한다.

적절한 이해가 없으면 스토리지 낭비 뿐만 아니라 대역폭에까지 영향을 미친다.



○ 전체 백업 (FULL BACKUP)
 전체 백업은 전체 시스템의 모든 데이터를 담고 있다. 윈도우 환경에서 C 드라이브의 전체 백업이라고 하면, C 드라이브의 모든 파일을 담는다. 시스템상의 모든 파일을 담는다.

 전체 백업에서 제외되는 대상은 설정을 통해 제외 되는 대상 뿐이다. 아무런 가치 없는 디렉토리나 임시 파일은 제외하도록 해야한다.

백업에 제외할 것인지 말것인지는 두가지 요점은 먼저 필요 없는 것은 빼고 모두 백업 할것이가, 두번째는 필요한 것만 백업 할 것인가 이다. 안전한 것은 첫번째이고 후자는 백업 시스템의 공간을 절약할 수 있다.

 모든 데이터에 대한 정리를 위한 절차나 규칙이 있다면 후자를 선택하는 것이 바람직 하겠지만 그런 것이 없다면 다양한 사용자, 관리자가 있는 상황에서 전자를 선택해야 백업에 의한 복구가 원활하게 진행 될 것이다.

○ 증분 백업
 증분 백업은 보통 마지막 백업 이후 변경된 모든 데이터를 백업한다. 이런 백업은 대부분 파일을 기반의 백업이다. 이 방식의 백업을 선택하는 이유는 I/O가 미치는 영향이 클때이다. 특히 요즘 가상 머신 백업에서 많이 사용 되고 많은 백업 솔루션 업체들이 블록 기반의 증분 백업으로 전환하는 이유이다.

○ 차등 백업
 차등 백업은 그동안 여러 가지 의미로 사용 되었다. 현재는 마지막 전체 백업 이후 변경된 모든 데이터를 백업하는 것으로 이해 되고 있다. 이 방식은 테이프 백업 시절에 널리 유행 됐는데, 복구 할 때 필요한 테이프의 수를 최소화 할수 있다. 복구에는 최신 전체 백업, 최신 차등 백업, 최신 증분 백업이 필요한다.

 주간 전체 백업을 월간 전체 백업과 주간 차등 백업, 일간 증분 백업으로 변경하면 대역폭과 테이프 양을 줄여준다.

○ 영구 증분 백업
  디스크 백업의 발전과 중복 제거 기술의 등장으로 전체 백업과 차등 백업은 오래된 기술이 되었다. 지금은 전체 백업을 복구하는 것보다 수천의 증분 백업에서 데이터를 복구 하는것의 차이가 많이 나지 않는다. 특히 블록 기반 접근 방식을 사용하는 백업 시스템은 영구 증분 백업이 백업 저장소를 각 백업 클라이언트의 최신 정보로 업데이트 하는 가장 효율적인 방법이다.

○ 아카이브 비트 ( Archive Bit)
 호스트 기반에서 사용되는 윈도우 시스템 백업이다. 파일 속성을 사용해 마지막 백업 이후 변경된 파일을 판단하다. 어떤 수정이라도 있으면 아카이브 비트가 설정되고 백업을 진행한다. 백업이 완료 되면 아카이브 비트가 삭제된다.

cv2.morphologyEx

파이썬 OpenCV

 - 11. opening,closing,gradient - 

* 본 포스팅은 개인 메모입니다 *

Original

아래 사진이 원본이다. 

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

Opening

개체 바깥쪽 노이즈 삭제

Closing

사람 개체 내에 잔여물들이 사라진다

Gradient

하나하나 개체의 윤곽선이 다드러난다

사람과 사람 몸에 있던 흔적들
 

Open CV 주요함수

OpenCV에서 주로 사용하는 함수들

자주 쓰는 함수가 잘 정리되어있는것 같아서 

나중에 필요할때 찾아보려 저장.

영상입출력
cvLoadImage	영상 읽기	IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int iscolor = 1); * isColor 값 종류 #define CV_LOAD_IMAGE_COLOR           1 #define CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE     0 #define CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  -1
cvShowImage	영상 보기	void cvShowImage( const char* name,                             const CvArr* image );
cvSaveImage	영상 저장	int cvSaveImage( const char* filename,                         const CvArr* image );
창 제어
cvNamedWindow	창 생성	int cvNamedWindow( const char* name,                                int flags );
cvMoveWindow	창 이동	void cvMoveWindow( const char* name,                                int x,                                int y );
cvDestroyWindow	창 파괴	void cvDestroyWindow( const char* name );
cvDestroyAllWindows	모든 창 파괴	void cvDestroyAllWindows();
cvResizeWindow	창 크기 조절	void cvResizeWindow( const char* name,                                 int width,                                 int height );
영상 조작
cvCreateImage	영상 데이터 할당	IplImage* cvCreateImage( CvSize size,                                      int depth,                                      int channels );
cvReleaseImage	할당한 영상 데이터를 해제 구조체를 삭제하고 메모리 반환	void cvReleaseImage( IplImage** image);
cvCloneImage	영상 데이터 복제	IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image );
cvThreshold	영상의 이진화 수행하는 함수	void cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type);
매트릭스
cvCreateMat	매트릭스 구조체를 만들어주는 함수	CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);
cvSetZero	매트릭스 모든 항을 0으로 만듬	void cvSetZero(CvArr* arr);
cvmSet	매트릭스 항에 값을 쉽게 넣을 수 있음	CV_INLINE void cvmSet(CvMat* mat, int row, int col, double value);
cvmGet	매트릭스 항의 값을 쉽게 얻을 수 있음	CV_INLINE void cvmGet(CvMat* mat, int row, int col);

카메라 처리 관련
cvCreateCameraCapture = cvCaptureFromCAM	CvCapture 구조체 생성하고 그 포인터 반환, 카메라와 구조체 연결 역할	CvCapture* cvCreateCameraCapture(int index);
cvGrabFrame	카메라에서 입력된 영상 한 프레임 잡음	int cvGrabFrame(CvCapture* capture);
cvRetrieveFrame	잡은 프레임에서 이미지 얻어냄	IplImage* cvRetrieveFrame(CvCapture* capture);
cvQueryFrame	카메라에서 한 프레임 잡아와서 이미지 구조체에 넘어줌	IplImage* cvQueryFrame(CvCapture* capture);
cvReleaseCapture	CvCapture 구조체의 메모리 반환	void cvReleaseCapture(CvCapture** capture);
cvCreateVideoWriter	비디오출력기 생성해주는 함수	CvVideoWriter* cvCreateVideoWriter(const char* filename, int fourcc, double fps, CvSize frame_size, int is_color CV_DEFAULT(1));
cvWriteFrame	비디오 출력기에 이미지 넘겨줌	int cvWriteFrame(CvVideoWriter* writer, const IplImage* image);
cvReleaseVideoWriter	비디오 출력기 메모리 반환	void cvReleaseVideoWriter(CvVideoWriter** writer);
그 외
cvWaitKey	키 입력 받을 수 있도록 대기시간 가짐	int cvWaitKey(int delay CV_DEFAULT(0));
cvSplit	영상의 채널을 각각의 싱글 채널 이미지 구조체에 자동적으로 분리	void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3);
cvGetReal2D	지정한 좌표의 픽셀값 리턴	double cvGetReal2D(const CvArr* arr, int idx0, int idx1);
cvSetReal2D	이미지 데이터의 어떤 좌표에 값을 넣어줌	double cvSetReal2D(const CvArr* arr, int idx0, int idx1); [출처] OpenCV 주요함수|작성자 윈섬

출처: http://jangjy.tistory.com/18?category=625807 [살다보니..]

cv::Mat Class 사용법

아래 내용은 다크pgmr ( http://darkpgmr.tistory.com/46 ) 님의 블로그에서 복사한 내용입니다.

내용에 내가 필요료 하는 것들 추가로 기록할 예정입니다.

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using namespace cv;

1. 이미지 읽기 & 저장

Mat img_color = imread("sample.jpg"); // color load

Mat img_gray = imread("sample.jpg", 0);// gray load

imwrite("fname.jpg", img);

2. 이미지 생성, 복사, 형변환, 색상변환, roi 설정

int w = 320;// width

int h = 240;// height

// 생성

Mat img(h,w,CV_8UC1);                    //1채널 unsigned char

Mat img(h,w,CV_8UC3);                    //3채널 unsigned char

Mat img = Mat::zeros(h,w,CV_32FC1);//1채널 float

Mat img = Mat::ones(h,w,CV_64FC3);//3채널 double

unsigned char * img_buffer;            // 이미지버퍼 포인터

Mat img(h, w, CV_8UC3, img_buffer);//메모리 공유

// 원소 초기화

Mat img(h,w,CV_8UC1);

img = Scalar(3);                 // img 모든 원소값 3으로 초기화

// 참조, 복사

Mat img2 = img;                 // 메모리 공유

Mat img2 = img.clone(); // 별도 메모리

Mat img2; img.copyTo(img2);//별도 메모리

// 형변환 복사

Mat img1(h,w,CV_32FC1);

Mat img2;

img1.convertTo(img2, CV_8U);

// gray-color 변환

cvtColor(color, gray, CV_BGR2GRAY);

cvtColor(gray, color, CV_GRAY2BGR);

// roi 설정

Rect roi;

Mat sub_img = img(roi);                //메모리공유

Mat sub_img = img(roi).clone();    //별도메모리

3. 영상 크기변경 및 상하좌우 반전

// 크기 변경

Mat dst;

resize(img, dst, Size(new_w,new_h));

resize(img, dst, Size(), 0.5, 0.5);    //scalex, scaley

// 영상 반전(flip)

flip(img, dst, 0);        // vertical flip

flip(img, dst, 1);        // horizontal flip

flip(img, dst, -1);       // vertial & horizontal flip

4. 이미지에 그리기 (drawing)

Rect rc(x,y,w,h);

Scalar color(B,G,R);

int thickness=1;         // line thickness

line(img, Point(x1,y1), Point(x2,y2), color, thickness);

rectangle(img, rc, color, thickness);

rectangle(img, rc.tl(), rc.br(), color, thickness);

rectangle(img, rc, color, CV_FILLED); // filled rectangle

Point center(rc.x+rc.width/2, rc.y+rc.height/2);

Size radius(rc.width/2, rc.height/2);

double rot_deg = 0;     // rotation of ellipse

double s_deg = 0;     // start angle of arc

double e_deg = 360;     // end angle of arc

ellipse(img,center,radius,rot_deg,s_deg,e_deg,color,thickness);

ellipse(img,center,radius,rot_deg,s_deg,e_deg,color,CV_FILLED);

int circle_radius = 10;

circle(img, center, circle_radius, color, thickness);

circle(img, center, circle_radius, color, CV_FILLED);

putText(img, "text", Point(x,y), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1., color, thickness);

putText(img, "text", Point(x,y), FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1., color, thickness);

5. 이미지 디스플레이하기 (display)

namedWindow("name");                                 // auto resized

namedWindow("name",CV_WINDOW_NORMAL); // manual resize

imshow("name", img);

char ch = waitKey();     // 무한 대기

char ch = waitKey(10);    // 10 msec 대기

if(ch == 27) ...             // ESC key

if(ch == 32) ...             // SPACE key

destroyWindow("name");

destroyAllWindows();

6. 웹캠 연결하기

VideoCapture vc(0);

if (!vc.isOpened()) return; // 연결실패

vc.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);

vc.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);

Mat img;

while(1){

vc >> img;

if(img.empty()) break;

imshow("cam",img);

if(waitKey(10)==27) break; //ESC

}

destroyAllWindows();

7. avi 비디오 파일 읽어오기

VideoCapture vc("sample.avi");

if (!vc.isOpened()) return; // 불러오기 실패

Mat img;

while(1){

vc >> img;

if(img.emplty()) break;

imshow("video",img);

if(waitKey(10)==27) break; //ESC

}

destroyAllWindows();

8. avi 비디오 녹화하기

double fps = 15;

int fourcc = CV_FOURCC('X','V','I','D'); // codec

bool isColor = true;

VideoWriter *video = new VideoWriter;

if(!video->open("result.avi", fourcc, fps, Size(img_w, img_h), isColor)){

delete video;

return;

}

Mat img;

while(1){

// ...

*video << img;

// ...

}

delete video;

9. Mat <--> IplImage

Mat --> IplImage

Mat matimg;

IplImage* iplimh;

iplimg = &IplImage(matimg);

IplImage --> Mat

IplImage* iplimg;

Mat matimg;

matimg(iplimg);

  

10. 픽셀 접근법

  Mat image;

  

  // 3 channel Image

1. for(int j=0; j < image.rows; j++)
2. {
3.         for(int i=0; i < image.cols; i++)
4.         {
5.                  image.at<Vec3b> (j,i)[0] += 30;
6.                  image.at<Vec3b> (j,i)[1] += 20;
7.                  image.at<Vec3b> (j,i)[2] += 20;
9.         }
10. }

이때 Vec3b 는 unsigned char 형이다 

b(unsigned char) 외에도 s(short), i(int), f(float), d(double) 형의 벡터가 존재한다.

* 추가사항 *

cv::Mat클래스의 at메소드를 사용한다면 가끔은 성가실 수 있다. 행렬 타입을 알고 있다면 cv::Mat의 템플릿 하위 클래스인 cv::Mat_ 클래스를 사용할 수 있다.

cv::Mat_<uchar> im2 = image;  //im2는 image를 참조

im2(50,100) = 0; // 50행 100열 화소에 접근

출처: http://jangjy.tistory.com/21 [살다보니..]

C# WMI 하드 정보 읽기

http://dexcore.tistory.com/162

인공지능 방법론 - 딥러닝 이해하기.

https://www.slideshare.net/ByoungHeeKim1/ss-71583195

76 페이지에 한국어로 정리된 딥러닝 정보 사이트들이 있음.

http://aikorea.org

Neural Network Introduction

http://sanghyukchun.github.io/74/