반응형 분류 전체보기240 [실전 예제/PyTorch/Detection] YOLO 모델을 이용한 이미지 객체 탐지 소개 이번 시간에는 PyTorch와 YOLOv5를 사용하여 객체 탐지 모델을 구현해보도록 하겠습니다. 사전 학습된 YOLOv5 모델을 불러와 이미지 내 객체를 탐지하고, 결과를 저장하는 코드를 만들어 보도록 하겠습니다. 라이브러리 설치 먼저, PyTorch와 torchvision이 설치되어 있어야 하며, YOLOv5 모델을 PyTorch 허브에서 불러오기 위해 torch.hub.load 메서드를 사용할 것입니다.pip install torchpip install torchvisionpip install opencv-pythonpip install numpy==1.26.4pip install Pillow Python 구현YOLOv5 객체 탐지 코드 이 코드에서는 탐지된 객체에 대한 바운딩 박스를 표시.. 2025. 1. 18. [실전 예제/소켓통신/루프백] 컴퓨터 한 대로 가능한 TCP/IP 소개 TCP/IP는 네트워크 통신에서 가장 널리 사용되는 프로토콜 중 하나로, 데이터를 안정적으로 송수신할 수 있는 기반을 제공합니다. 본 글에서는 Python을 활용해 루프백(127.0.0.1)을 기반으로 한 TCP/IP 서버-클라이언트 통신을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 루프백 TCP/IP란? 루프백은 네트워크 내부에서 데이터를 송수신하기 위한 가상의 네트워크 인터페이스입니다. IP 주소 127.0.0.1은 호스트 머신 자신을 나타내며, 네트워크 테스트나 로컬 환경에서의 통신을 구현할 때 유용하게 사용됩니다. 구현 목표서버는 포트 5000에서 클라이언트 요청을 대기합니다.클라이언트는 서버에 메시지를 전송하고 서버로부터 응답을 받습니다.서버는 클라이언트와의 연결을 유지하며 여러 요청을 처리할 .. 2025. 1. 15. [PIL] 함수 목차 1. 이미지 열기 및 저장Image.open(): 이미지 파일을 엽니다.Image.save(): 이미지를 파일로 저장합니다. 2. 이미지 표시 및 정보Image.show(): 이미지를 화면에 표시합니다.Image.size: 이미지의 크기(너비, 높이)를 반환합니다.Image.mode: 이미지의 색상 모드를 반환합니다. 3. 이미지 처리Image.resize(): 이미지 크기를 조정합니다.Image.rotate(): 이미지를 회전합니다.Image.transpose(): 이미지를 뒤집거나 회전합니다. 4. 색상 처리Image.convert(): 이미지의 색상 모드를 변환합니다.Image.split(): 이미지를 개별 색상 채널로 분리합니다.Image.merge(): 개별 채널을 하나의 이미지로 병합합니다. .. 2024. 11. 18. [NumPy] 함수 목차 1. 배열 생성 및 조작np.array(): 배열을 생성합니다.np.zeros(): 모든 요소가 0인 배열을 생성합니다.np.ones(): 모든 요소가 1인 배열을 생성합니다.np.empty(): 초기화되지 않은 배열을 생성합니다.np.arange(): 지정된 범위의 값으로 배열을 생성합니다.np.linspace(): 지정된 범위 내에서 균등하게 분포된 값으로 배열을 생성합니다.np.reshape(): 배열의 형태를 변경합니다.np.transpose(): 배열의 축을 바꿉니다.np.concatenate(): 배열을 연결합니다.np.split(): 배열을 분할합니다.np.stack(): 배열을 쌓아 새로운 차원을 만듭니다.np.vstack(): 배열을 수직으로 쌓습니다.np.hstack(): 배열을 수평으.. 2024. 11. 18. [OpenCV] 함수 목차 1. 이미지 처리 기본 함수cv2.imread(): 이미지를 읽어옵니다.cv2.imshow(): 이미지를 화면에 표시합니다.cv2.imwrite(): 이미지를 저장합니다.cv2.putText(): 이미지에 텍스트를 추가합니다. 2. 도형 및 텍스트 그리기cv2.line(): 직선을 그립니다.cv2.rectangle(): 사각형을 그립니다.cv2.circle(): 원을 그립니다.cv2.polylines(): 다각형을 그립니다. 3. 산술 연산cv2.add(): 두 이미지를 더합니다.cv2.subtract(): 한 이미지에서 다른 이미지를 뺍니다.cv2.addWeighted(): 두 이미지를 가중치를 주어 합칩니다. 4. 형태학적 연산cv2.erode(): 이미지를 침식시킵니다.cv2.dilate(): 이미.. 2024. 11. 18. [Python] 함수 목차 1. 수학 및 숫자 관련 함수abs(x): 숫자 x의 절댓값을 반환합니다.divmod(a, b): 두 숫자의 몫과 나머지를 튜플로 반환합니다.sum(iterable, /, start=0): iterable의 합계를 계산합니다.min(iterable, *[, key, default]): 최소 값을 반환합니다.max(iterable, *[, key, default]): 최대 값을 반환합니다.float([x]): 숫자를 부동소수점으로 변환합니다.int([x[, base]]): 값을 정수로 변환합니다. 2. 데이터 타입 변환 및 생성 함수bool([x]): 값을 불리언으로 변환합니다.dict(**kwargs): 딕셔너리 객체를 생성합니다.list([iterable]): 리스트 객체를 생성합니다.str(objec.. 2024. 11. 18. [PyTorch] 함수 목차 1. Tensor 생성 및 변환 torch.flatten(): 텐서를 1차원으로 평탄화torch.stack(): 텐서를 새로운 차원에 쌓기torch.cat(): 텐서들 연결torch.unsqueeze(): 텐서의 차원을 추가torch.squeeze(): 텐서에서 크기가 1인 차원을 제거torch.arange(): 지정한 범위의 값으로 텐서 생성torch.linspace(): 지정한 범위에서 동일 간격으로 값을 가지는 텐서 생성torch.ones(): 1로 채워진 텐서 생성torch.zeros(): 0으로 채워진 텐서 생성torch.tensor(): 주어진 데이터를 텐서로 변환torch.eye(): 단위행렬 생성 2. 난수 생성torch.randint(): 지정한 범위 내의 정수 난수로 텐서 생성torch.. 2024. 11. 18. [VS Code/Anaconda] Visual Studio Code 프로젝트에 conda 가상환경 적용 VS Code 프로젝트에 conda 가상환경 적용 VS Code에서 작업중인 프로젝트에 conda 가상환경을 적용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. conda 가상환경 생성 Anaconda Prompt에서 가상환경을 생성하는 방법입니다. (VS Code에서 Terminal -> New Terminal 을 선택해서 2번부터 진행해도 가능합니다.)시작 메뉴에서 Anaconda Prompt를 실행합니다.가상환경을 생성하기 위해 다음 명령어를 입력합니다.conda create -n myenv python=3.8myenv는 가상환경의 이름이며, 원하는 이름으로 변경 가능합니다.python=3.8은 설치할 Python 버전을 지정합니다.가상환경을 활성화합니다.conda activate myenv VS Code에.. 2024. 10. 30. 이전 1 2 3 4 ··· 30 다음 반응형
