컴굥일지

1. OpenPose with Django 저희 팀은 백엔드로 Django를 사용하기로 했습니다. 그래서 AI파트도 Django로 작성하면 나중에 배포할 때 좀 편하지 않을까 싶었습니다. 그러나 생각보다 예시 코드가 많지 않았습니다. 저번 포스트에서 적은 코드는, 새로운 창을 띄워서 거기에 웹캠 영상이 송출되는 방식이었습니다. 하지만 제가 원하는 방식은 아래 사진과 같이 웹페이지에 한 부분에서 동영상이 송출되는 방식입니다. 이와 관련된 코드에 대해 아래에 기술하도록 하겠습니다. 2. Django에서 카메라 켜기 일단 먼저 django에서 카메라를 키는 코드를 알아보겠습니다. #urls.py from django.urls import path from . import views urlpatterns = [..

1. 모션 인식 - OpenPose OpenPose는 신체의 관절을 추론하는 기술입니다. 이후, 관절들을 선으로 이어서 보여줍니다. OpenPose는 얼굴, 손, 몸의 skeleton을 그릴 수 있습니다. 자세 추정이 필요한 저희 팀은 이 기술을 사용하기로 결정했습니다. (with python) 2. OpenPose 설치하기 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 위 링크에 들어가서 파일들을 다운로드 받아야 합니다. 파일을 압축해제 후, models 폴더에 들어가서 getModels 파일을 실행해야 합니다. 윈도우 환경에서는 아래에 표시한 파일을 실행하고, 그 외의 경우에는 그 밑의 getModels.sh를 실행하면 됩니다. 파일을 실행하면 ..

함수 정의 - def python에서는 사용자가 직접 함수를 정의하여 사용할 수 있다. def func_name(func_param): code 위와 같이 함수를 선언한다. 매개변수(func_param)에는 아무것도 들어가지 않을 수 있다. 매개변수에 default값을 줄 수도 있다. code 부분에, return을 사용하여 함수의 반환값을 지정할 수 있다. return 이 실행되면, 그 이후의 코드는 실행되지 않는다. #매개변수에 기본값을 주어, 함수 사용시 인자가 안 들어와도 실행이 되도록 한다. def func_name(a="str"): code return a+a #return값을 지정할 수 있다. 클래스 클래스는 일종의 틀이다. 클래스를 정의하는 것은 아래와 같이 할 수 있다. code에는 함수..

조건문 조건문의 형식은 아래와 같다. if condition: statement if condition: statement else: statement2 if condition: statement elif condition2: statement2 else: statement3 condition 값이 True/False로 나올 수 있으면 된다. 이 곳에 보통 관계연산자, 논리연산자를 사용하게 된다. 연산자 우선순위: 산술>관계>논리 statement 파이썬에서는 indentation으로 블럭을 인식한다. (중괄호 사용 X) 반복문(while) while 반복문의 형식은 아래와 같다. while condition: statement condition 조건이 참일 때 statement가 반복적으로 실행된다. ..

list 리스트의 요소는 자료형이 다 달라도 된다. (리스트 자체가 요소로 있을 수도 있다) 대괄호를 사용하여 리스트를 선언할 수 있다. 리스트에서는 슬라이싱을 사용할 수 있다. 수정 가능(mutable) a=[100,5.5, "No", [144,23]] a.append("4") #추가 a.insert(2,"34") #2번 인덱스에 "34" 추가 a.cleaer() #요소 전부 삭제 a.remove(100) #리스트 안의 특정 요소 삭제 a.pop() #가장 마지막 원소를 리스트에서 삭제하고 반환 del a[1:3] #인덱스로 요소를 삭제 a.sort() #리스트를 오름차순으로 정렬 a.reverse() #리스트의 요소를 역순으로 만듬 a.count(3) #숫자 3이 리스트 안에 몇 개나 있는지 알려줌 ..

1. 데이터 사이언스 - 데이터 과학이란, 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 분야이다. - 데이터 사이언스는 데이터와 연관된 모든 것을 의미한다. - 데이터 사이언스에 필요한 역량은 프로그래밍, 수학과 통계, 그리고 특정 분야에 대한 전문성이다. * 사람들이 하는 흔한 오해 * 1. 데이터 사이언스에서 가장 중요한 건 인공지능, 딥러닝이다. => X - 인공지능 밑의 과정 또한 매우 중요하다. 인공지능은 할 수 있으면 좋지만 그 밑의 과정만으로도 유의미한 결과를 낼 수 있다. 2. 데이터 사이언티스트들은 왠지 하루 종일 컴퓨터랑 수학만 하는 사람일 것 같다. => X - 수학과 통계가 모두 중요하기는 하다. 그러나 가장 중요한 것은 아니다. - 데이터 사이언스의 목표는 세상에 가치를 더할 수..