공부공부/2023 쌓여가는 나의 지식~25 Fastapi를 이용한 웹페이지 구성 (1) - 설치 및 사용 프로젝트를 진행함에 있어 웹 페이지를 구성할 일이 생긴다면? 아마 대부분이 리엑트, 자바/스크립트, 장고, 등을 사용하게 될 것입니다. 저 또한 리엑트 같은 새로운 프레임워크를 공부하여 사용하려 했으나, 파이썬으로 웹 서버 구축과 기능 설계 등을 가능하게 해주는 FastAPI라는 라이브러리를 찾게 되어, 사용해보기로 하였습니다! FastAPI FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production fastapi.tiangolo.com Fastapi란? - 표준 Python 유형 힌트를 기반으로 Python 3.8 이상으로 API를 구축하기 위한 현대적이고 빠른(고성능) 웹 프레임워크입니다. 공식문서에서는 .. 2023. 12. 6. Mediapipe를 이용한 손 인식 저번 글을 통해 Mediapipe를 이용해서 얼굴을 인식하여 모자이크 처리를 해 보았습니다. Mediapipe를 이용한 얼굴 모자이크(Blur)처리 Mediapipe란 구글에서 개발한 오픈소스 플랫폼으로 각종 딥러닝을 통한 인식들을 지원합니다. 주로 사람의 손, 얼굴, 각 관절의 Keypoint들을 추적하여 인식하는 기능을 가지고 있습니다. https://github. ljhyunstory.tistory.com 이번에는 Mediapipe를 이용하여 손을 인식하여 보겠습니다. 설치는 아래처럼 라이브러리를 설치해주면 끝! pip install mediapipe 이번엔 손 인식에 대한 코드를 작성해 보겠습니다. 기본적으로 아래처럼 라이브러리를 통해 손 인식 모듈을 불러와 줍시다. import cv2 impor.. 2023. 11. 1. 리눅스(Linux) 데이터 베이스(Mysql) 사용해보기 리눅스 환경에서 데이터 베이스를 사용해보기 위해 Mysql을 이용해 보았습니다! Mysql이란? MySQL은 세계에서 가장 많이 쓰이는 오픈 소스의 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 간단한 명령어/쿼리문들로 데이터들을 관리할 수 있습니다. 최근에는 관련 GUI들도 많이 생겨서 아래처럼 명령어 없이도 관리 가능해 보입니다. 하지만 이번엔 python코드상에서 데이터베이스를 사용해 보는것이 목표이기에 GUI말고, 간단한 명령어들로 테이블과 데이터들을 확인해 보겠습니다. 먼저 리눅스 환경에 Mysql을 설치해줍시다. sudo apt update sudo apt install mysql-server 설치과정은 간단! 다음은 Mysql을 실행해줍시다. sudo systemctl start mysql = sudo.. 2023. 10. 26. Mediapipe를 이용한 얼굴 모자이크(Blur)처리 Mediapipe란 구글에서 개발한 오픈소스 플랫폼으로 각종 딥러닝을 통한 인식들을 지원합니다. 주로 사람의 손, 얼굴, 각 관절의 Keypoint들을 추적하여 인식하는 기능을 가지고 있습니다. https://github.com/google/mediapipe GitHub - google/mediapipe: Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media. Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media. - GitHub - google/mediapipe: Cross-platform, customizable ML solutions for live an.. 2023. 10. 13. Python 영상 프레임 단위 분할 [Labelme Tool 사용 및 수정(2)] 이번엔 라벨미툴에서 영상을 받아, 프레임 단위의 이미지들로 만들기 위한 함수들을 만들어 보았습니다. 기본적으로 opencv를 이용하여 아래와 같은 방법으로 이미지를 분할 저장해주었습니다. while(self.vidcap.isOpened()): ## 처음엔 5장만 if(int(self.vidcap.get(1)) % self.fps == 0): ret, image = self.vidcap.read() print(str(self.video_path)+str(countFive)) cv2.imwrite(self.video_path+"_"+str(countFive)+'.jpg',image,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, self.jpeg_quality]) countFive += 1 self.img_.. 2023. 10. 11. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
