Terry Very Good

생성한 딕셔너리를 데이터프레임으로 변환하는 법 learning_data_dic = { '공사분류' : [''],'동광유무' : [''],'공사명' : ['아직x'], 'input1' : [''],'input2' : [''],'input3' : [''],'input4' : [''],'input5' : [''],'input6' : [''],'input7' : [''],'input8' : [''],'input9' : [''],'input10' : [''], 'input11' : [''],'input12' : [''],'input13' : [''],'input14' : [''],'input15' : [''],'input16' : [''],'input17' : [''],'input18' : [''],'input1..

df.to_excel() : 데이터프레임을 엑셀파일로 저장해준다. learning_dataframe이라는 데이터프레임을 learning_data.xlsx 파일로 저장해준다. learning_dataframe.to_excel('learning_data.xlsx')

현재경로에서 xlsx 파일을 입력하면, 데이터프레임 형태를 return해주는 python 함수 import pandas as pd import openpyxl as op import numpy as np import os def pwd(): #용도: 현재 위치를 알아내는 함수 #사용법: ef.pwd() print(os.getcwd()) return os.getcwd() def file_pwd(location=''): #옹도: 현재경로 + 내 파일경로를 이어주는 함수 #사용법: ef.file_pwd('data/data_1.xlsx') if location=='': print("file_pwd 에러: 현재경로에서 지정하려는 파일의 경ㄹ호를 입력해주세요.") return 0 else: #print("파일경로:..

#파일명: plus_function.py def plus(a, b): return (a+b) def main(): print( plus(12, 16) ) if __name__ == '__main__': main() __name__ 은 built-in value인데, 파이썬 스크립트가 실행될 때 자동으로 __name__이라는 변수는 해당 모듈이 main인지 판단하여 변수값을 __main__으로 판단한다. # 파일명: job.py import plus_function as pf a = 50 b = 150 print( pf.plus(a,b,) ) # 혹시라도 __name__에 알고싶으면 아래를 참고 print(__name__) print(pf.__name__)

1. 간단한 이론 영상을 미리세컨드 기준으로 image로 읽어서, 해당 이미지의 face detection을 진행시킨다. GPU를 사용하지 않기때문에 버퍼링이 걸리고, 라즈베리 파이 등을 사용하면 더 걸린다. 영상이기때문에 q를 누르면 종료되는 식으로 만들었다. haar로 detection할 경우에는 얼굴을 정면으로 똑바로 보지 않을 경우 등에 대한 인식률이 많이 떨어진다. 차근차근 다른 모델들도 사용해보면서 이러한 정확도들을 높여보자. GAN을 이용해서 오바마가 이상한 연설을 하게끔 만들기도 하고 했다더라.. 내가 다음 배우려고하던 것이 GAN이었는뎅 ㅎㅎ 2. GUI를 활용한 이미지를 이용한 얼굴/눈인식 - Library 다운로드 pip install Pillow - 결과 및 코드 import cv2..

1. 간단한 이론 Haar-cascade: 영상/이미지에서 오브젝트를 검출위해 사용, 직사각형 영역으로 구성되는 특징을 사용하기 때문에 픽셀을 직접 사용할 때 보다 동작 속도가 빠름 자세한 내용은 https://webnautes.tistory.com/1352 를 참조합시다. 2. GUI를 활용한 이미지를 이용한 얼굴/눈인식 - Library 다운로드 pip install Pillow - 결과 및 코드 import cv2 import numpy as np from tkinter import * from PIL import Image#PIL 은 pip install Pillow from PIL import ImageTk from tkinter import filedialog def selectFile():#..

1. 간단한 이론 Haar-cascade: 영상/이미지에서 오브젝트를 검출위해 사용, 직사각형 영역으로 구성되는 특징을 사용하기 때문에 픽셀을 직접 사용할 때 보다 동작 속도가 빠름 자세한 내용은 https://webnautes.tistory.com/1352 를 참조합시다. 2. 이미지를 이용한 얼굴/눈인식 import cv2 import numpy as np import os def detectAndDisplay(frame): frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) frame_gray = cv2.equalizeHist(frame_gray) #-- Detect faces faces = face_cascade.detectMultiScale(frame_..

목표: (Object Detection - Object(Face... etc) Recognition and Detection ) 기술 습득 1. 간단한 이론 Raster graphics(비트맵, 픽셀단위, jpg) : 대표적으로 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology Database) 손글씨 데이터가 있음. Vector Graphics(벡터이미지, svg): 화면이 깨지지 않는다. 앞으로 배울 딥러닝 영상처리를 위해서는 Raster Graphics를 많이 쓸 것 2. 설치 OpenCV를 설치하는 가장 좋은 방법은 Anaconda이다. (가상환경 생성) conda create --name ComputerVision (가상환경 실행) c..