rkdgusrn1212

import numpy as np
from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt 

gray_img = Image.open('Lenna.png').convert("LA")#밝기와 알파값을 이용해서 Grayscale로 변환
gray_img.show()#grayscale로 변환된 흑백 이미지를 출력
row = gray_img.size[0]
col = gray_img.size[1]
thr_img = Image.new("1", (row, col))#새 이진 이미지를 생성.

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import numpy as np
from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt 

gray_img = Image.open('Lenna.png').convert("LA")#밝기와 알파값을 이용해서 Grayscale로 변환
gray_img.show()#grayscale로 변환된 흑백 이미지를 출력
row = gray_img.size[0]
col = gray_img.size[1]
stretch_img = Image.new("L", (row, col))#새 흑백이미지를 생성.

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import numpy as np
from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt 

gray_img = Image.open('Lenna.png').convert("LA")#밝기와 알파값을 이용해서 Grayscale로 변환
gray_img.save("lenna_gray.png")#grayscale로 변환된 흑백 이미지를 출력
row = gray_img.size[0]
col = gray_img.size[1]
gamma1 = 0.88

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import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt 

gray_img = Image.open('Lenna.png').convert("LA")#밝기와 알파값을 이용해서 Grayscale로 변환
gray_img.save("gray_lenna.png")#grayscale로 변환된 흑백 이미지를 출력
row = gray_img.size[0]
col = gray_img.size[1]
rev_img = Image.new("L", (row, col))#새 흑백이미지를 생성.
for x in range(1 , row):

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import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt 

gray_img = Image.open('Lenna.png').convert("LA")#밝기와 알파값을 이용해서 Grayscale로 변환
gray_img.save("gray_lenna.png")#grayscale로 변환된 흑백 이미지를 출력
row = gray_img.size[0]
col = gray_img.size[1]
sliding_up_img = Image.new("L", (row, col))#새 흑백이미지를 생성.
sliding_down_img = Image.new("L", (row, col))#새 흑백이미지를 생성.

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#입력 : int 자료형 2개, 시작 단을 int 자료형으로 입력받은 다음 마지막 단을 입력 받는다.
#출력 : 시작단부터 마지막단까지 짝수단만 2 * 1 = 2 형태로 한줄 씩 출력.
start_n = int(input())# 시작 단 입력
end_n = int(input())# 마지막 단 입력
for i in range(start_n, end_n+1): #start_n부터 end_n까지 반복
    if i % 2 == 0 : #i가 짝수일 때
        for j in range(1, 10):#1부터 9까지 반복
            print("%d * %d = %d"%(i, j, i*j))

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#입력 : int 자료형 1개(n)
#출력 : n 의 길이를 가지는 숫자 피라미드
n = int(input())
for i in range(n): # 0부터 n-1까지 반복
    line_str = "" #해당 줄의 문자열을 선언
    for j in range(i+1):#0부터 i까지 반복
        line_str += str(j+1) #해당 줄 문자열에 해당 숫자를 더한다.
    print(line_str)#해당 줄 출력

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from PIL import Image
import numpy as np

img_path = input("변환시킬 이미지의 경로를 입력하세요 : ")#크기를 변환할 이미지 경로 입력.
img = Image.open(img_path)
img.show("변환 전 이미지")

[height, width, band] = np.shape(img)# 이미지의 row, col, 채널 수

height_rate = float(input("새로방향 변환 비율 : "))

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from PIL import Image
import math

img_path = input("변환시킬 이미지의 경로를 입력하세요 : ")#크기를 변환할 이미지 경로 입력.
img = Image.open(img_path)
img.show("변환 전 이미지")

width, height = img.size#원본 이미지 크기

width_rate = float(input("가로방향 변환 비율 : "))

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import eli5
from eli5.sklearn import PermutationImportance

#model 이미 train이 끝난 모델
perm = PermutationImportance(model).fit(val_X, val_y)
#각 feature들의 weight를 출력
eli5.show_weights(perm, feature_names = val_X.columns.tolist())