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개발 이야기68

따라하며 만드는 웹사이트 E02-1 : HTML, CSS, JS, React 구조 이 문서는 유튜버 코딩견 히치님의 웹사이트 강의를 하나하나 따라하며 남기는 노트이다. 웹사이트를 빨리 배워야 하는 내가 선택한 강의이다. 일단 끝까지 들어보고 평을 남겨보도록 하겠다. www.youtube.com/watch?v=K3mC87CZeQU 플레이그라운드는 마련되었으니, 다채롭게 창의력을 발휘하여 캔버스와 물감을 제공한다는 느낌. E01에서 환경설정을 했고, 깃허브에 공유했고, semantic UI를 이용해 간단하게 UI를 구성해 보았음. 그렇게 했을때 기본적으로 설치되는 파일들이 아래와 같음. 퍼블릭과 소스(src) 폴더 퍼블릭 : index.html 웹에서 가장 첫페이지인 index.html 소스 : App.js 1편에서 우리가 수정해주었던 파일 index.html을 보면 바디에 가 있음. i.. 2021. 3. 25.
따라하며 만드는 웹사이트 E01 : 환경설정 이 문서는 유튜버 코딩견 히치님의 웹사이트 강의를 하나하나 따라하며 남기는 노트이다. 웹사이트를 빨리 배워야 하는 내가 선택한 강의이다. 일단 끝까지 들어보고 평을 남겨보도록 하겠다. www.youtube.com/watch?v=e-ADP2rZhks 개발 환경 : Macbook Pro 강의 시작 환경설정 1. Github desktop 설치 2. Atom 설치 3. git 설치 4. Node.js 설치 : LTS버전으로 위의 네개를 구글링해서 공홈들어가서 설치 하고 (셋팅 변경없이 동의동의동의 기본으로 설치한다.) 리액트 설치와 실행 터미널을 실행한다. 맥북의 터미널에서는 ls : 파일보기 명령, cd 폴더 이동 명령 react app을 설치한다. npm install -g create-react-app .. 2021. 3. 25.
[딥러닝 첫걸음] numpy의 where 함수 사용법 0 - 100 사이의 랜덤 값을 가진 1차원 배열을 생성한다. 결과값과 명확한 차이를 보여주기 위해 10을 곱해주었다. x의 값은 아래와 같이 나온다. x = np.random.randint(0, 100, size =100) x = x*10 x 여기에서 900보다 큰 값들을 찾아 보자. np.where()함수를 쓰게되면 조건을 만족하는 값의 인덱스를 배열로 담아준다. loc = np.where(x>900) loc 결과를 보면 잘 찾은 걸 볼 수 있다. 이 값들을 확인사살 해준다. print(x[loc]) 2021. 3. 18.
[딥러닝 첫걸음] OpenCV - dilate, erode (수학적 형태학) 쉽게 이해하고 넘어가기 내가 목표로 하고 있는 문자열이 pytesseract로 읽히지 않았다. 아마 글자가 겹쳐져 보여서 이거나 이미지가 작아서 이거나.. 이미지를 기계가 읽기 좋게 변환을 해야 하는데, 여러가지 방법들이 있겠지만 첫번째로 찾게 된것은 OpenCV가 제공하는 dilate와 erode 기능이었다. 무슨 뜻인지 확실히 이해하고, 어떤 기능을 할지, 내 연구에는 도움을 줄지 알아보자. 간간히 어려운 내용이 나오는데 넘어가길 바란다. 그 뒤에 아주 쉽게 설명 해 놓을 거니까. 수학적 형태학 (대충 뭔지 알고만가자) 수학적 형태학(영어: Mathematical morphology, MM)은 집합론, 격자론, 위상수학, 그리고 무작위 함수에 기반한 기하학적 구조를 분석하고 처리하는 이론과 기술이다. MM은 대부분 디지털 .. 2021. 3. 11.
[딥러닝 첫걸음] 파이썬 OCR 라이블러리 - pytesseract로 OCR 해보기(이미지 문자 읽기) 이미지에 있는 문자를 문자열로 반환하는 코드를 파이썬으로 짜보도록 하자. OCR은 Optical Character Recognition의 약자로 사람이 쓰거나 기계로 인쇄한 문자의 영상을 이미지 스캐너로 획득하여 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 것을 뜻한다. 오늘 파이썬에서 사용할 라이브러리는 pytesseract이다. 테서랙트(Tesseract)는 다양한 운영 체제를 위한 광학 문자 인식 엔진이다. 이 소프트웨어는 Apache License, 버전 2.0,에 따라 배포되는 무료 소프트웨어이며 2006년부터 Google에서 개발을 후원했다. Colab을 사용할 것이고, Colab에서 기본적으로 지원되는 라이브러리가 아니기 때문에 설치가 필요하다. Colab이 아니라 PC에서 작업 중이라면 코드 내용.. 2021. 3. 11.
[딥러닝 첫걸음] Colab에서 tesseract-ocr 라이브러리 사용하려면 Colab에서 OCR 기능을 가진 tesseract-ocr 라이브러리를 사용하기 위해서는 우선 설치가 필요합니다. 파이썬에서 사용하는 pytesseract 패키지도 함께 설치해 줍시다. 로컬환경에서 Jupyter notebook을 이용하고 있다면 또 다른 이야기가 됩니다. 참고해 주시기 바랍니다. Colab에서 tesseract 설치하기 아래와 같이 Colab 코드블럭에 설치 명령어를 입력하세요. !sudo apt install tesseract-ocr !pip install pytesseract 설치가 완료되었네요. 잘 불러와지는걸 확인했습니다. 이제 pytesseract를 이용하여 OCR을 실행하는 방법을 실습 해봅시다. 2021.03.11 - [언어/Python] - [딥러닝 첫걸음] 파이썬 OCR.. 2021. 3. 11.
[딥러닝 첫걸음] Colab, Jupyter notebook에서 PIL 명령어 show로는 이미지가 안열리는 현상 해결 Colab에서 PIL 명령어로 show로 이미지가 안열리는 현상을 발견했다. 이 이유에 대해 알아보고 해결법을 알아보자. 먼저 PIL은 뭐고, Colab은 뭐냐? PIL (Pillow) PIL 명령어는 이미지를 열고 가공하고 저장하는데 유용한 라이브러리다. IPython Colab, Jupyter notebook은 IPython 을 이용한 명령쉘이며 웹에서 대화형 코딩을 할 수 있게 해주어 우리에게 많은 편리함을 가져다 주고 있다. 이런 IPython 상에서 문제가 있으니, 아래의 명령어가 듣질 않는 것이다. from PIL import Image pil_img = Image.open('stock.png') pil_img.show() 이렇게 하면 원래라면 stock.png 이미지가 출력되어야 하는데, 나.. 2021. 3. 10.
[딥러닝 첫걸음] Matplotlib 데이터 시각화 공부하기 이미지 인식 딥러닝 공부를 하는데, Numpy, Matplotlib가 많이 쓰여버리니까.. 공부를 안할 수 없다. 조금 애초 계획과는 다른게 기본기 익히기 스킵하고 실전으로 가자 주의로 가기로 했는데, 너무 기본기가 없으니까 자꾸 막히더라. 대표적으로 쓰이는 라이브러리 몇개 정도는 좋은 강의를 찾아서 한바퀴 도는 것도 나쁘지 않겠다는 생각이 들었다. 내가 찾은 강의는 우리 이수안 선생님의 이수안컴퓨터 연구소다. 강의를 상세히 자세히 친절하게 설명해주셔서 무료라는게 인색하다. 갓튜브 감사합니다. 수안쌤 감사합니다. 어제는 Numpy를 끝냈고, 오늘은 Matplotlib으로 시각화를 끝내 버리도록 해보겠다. 시간은 좀 길다. 3시간. 강의 내용은 다음과 같다. 강의 구성은 왼쪽 사진과 같은데, 내가 궁금한것.. 2021. 3. 9.
[딥러닝 첫걸음] OpenCV로 온라인 이미지 바로 열어버리기 이미지 받고 업로드 하는것도 귀찮은 나머지 온라인의 이미지를 링크를 통해 바로 띄워 버리고 싶어졌다. 나도 할 수 있으면 모두가 할 수 있는거다. 따라올테면 따라와 봐(요) 우리가 쓸 녀석들은 1. 웹 url을 다룰 수 있게 해주는 urllib 2. 배열을 다룰 수 있게 해주는 numpy 3. 이미지를 다룰 수 있게 해주는 cv2 가 되시겠다. 4. 그리고 Colab에서 cv2로 이미지를 빠르게 보여주기 위한 cv2_imshow도 불러준다. (설명이 필요하다면 아래의 이전 글의 설명을 참고하시라.) [딥러닝 첫걸음] 생에 첫 컴퓨터 비전, OpenCV야 안녕? OpenCV로 이미지 열어버리기 목표! 내가 출력하고픈 이미지는 바로 이것. 귀여운 호랑이 일러스트다. 이걸 다운로드 받지 않고, 웹상의 주소를 .. 2021. 3. 5.
[딥러닝 첫걸음] 생에 첫 컴퓨터 비전, OpenCV야 안녕? OpenCV로 이미지 열어버리기 opencv 두려워하지말고 시작해보자. 내 첫 OpenCV 실행을 글로 남긴다. 언젠가 컴퓨터 비전과 딥러닝 전문가가 되어 이 글을 열어보게 된다면 피식 할 것 같다. OpenCV 위키백과, 우리 모두의 백과사전. OpenCV(Open Source Computer Vision)은 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리이다. 원래는 인텔이 개발하였다. 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 라이브러리이다. 인텔 CPU에서 사용되는 경우 속도의 향상을 볼 수 있는 IPP(Intel Performance Primitives)를 지원한다. 이 라이브러리는 윈도, 리눅스 등에서 사용 가능한 크로스 플랫폼이며 오픈소스 BSD 허가서 하에서 무료로 사용할 수 있다. OpenCV 는 TensorFlow ,.. 2021. 3. 5.
[딥러닝 첫걸음] 미션!! AIMMO에서 딥러닝을 위한 이미지 라벨링 산출물 JSON 파일 변형하기 이 전 글에서 json 파일을 python에서 읽고, 파일의 구조를 분석해 보았다. 괴물처럼 보였던 녀석이 점점 자세히 보이기 시작한다.그리고 알게되었다..생각보다 강하지 않다는것도 후후 이번에는 이 json으로 부터 가져온 라벨링 데이터를 내가 쓰고 싶은 구조로 변신시켜 보려한다. 앞선 글은 아래 링크를 통해서 보시기 바란다. 2021/03/04 - [언어/Python] - [딥러닝 첫걸음] python에서 json 파일 읽기 2021/03/04 - [언어/Python] - [딥러닝 첫걸음] 미션!! AIMMO에서 딥러닝을 위한 이미지 라벨링 산출물 JSON 파일 읽기 (feat. annotation) 복습 운 좋게도, 이 파일은 생각보다 단순했다. 리스트와 딕셔너리로 구성되어있었다. 리스트와 딕셔너리.. 2021. 3. 5.
[딥러닝 첫걸음] 미션!! AIMMO에서 딥러닝을 위한 이미지 라벨링 산출물 JSON 파일 읽기 (feat. annotation) 이번 글에서는, AIMMO에서 Annotation(라벨링) 한 json 파일을 제대로 읽어보겠다. 이 json 파일은 초보의 눈에 매우 복잡한 구조를 띄었다. 이걸 어떻게 딥러닝을 위한 데이터 셋으로 변환할 수 있을까? 아주 시작부터 위기다! 한번 차근차근 풀어가 보자. AIMMO에 대해 소개를 한번 드려야겠다. AIMMO는 딥러닝 데이터 가공을 위한 온라인 Annotation 툴이다. 아래에서 보듯이 정말 쉽고, 빠르고, 정확하게 데이터 가공 업무를 처리할 수 있는 '플랫폼'이다. AI 데이터 솔루션- AIMMO 고품질 데이터를 쉽게, 빠르게! aimmo.co.kr 아직 초보라 잘 모르지만, 초보임에도 매우 쉽게 쓸 수 있었으니, 매우 만족한다. 문제 하지만 여기서 문제가 있었으니, AIMMO에서 작업.. 2021. 3. 4.
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