옛날 블로그

Python - Django 설정 Django 설치 : 1.9 pip install django==1.9 파이썬 2.7이상 버전은 이미 깔려있어야 한다. Anaconda 2버전 설치 (3버전은 파이썬 라이브러리 호환성때문에 포기한다.) 아나콘다 설치시 기본으로 깔리는 Spyder IDE에서 버전 확인. 이제 프롬프트에서 다음과 같은 명령어를 실행 python django-admin startproject imfactory 를 실행하면 되는데 아무 반응이 없을 경우는 다음과 같은 파이썬 설치 스크립트 폴더로 가서 직접 실행시킨다. python django-admin.py startproject imfactory 다음은, 각 파일에 대한 설명 The outer mysite/ root directory is ..

간단한 이미지 조작부터 서버기반 머신러닝 조작까지 가능한 이미지 프로세싱 웹 서비스를 일주일만에 만들어보기 위해 다음과 같은 구상도를 짜봤다. 최종적으로 의료영상 이미지에서 관심점 도출이라든지, 혹은 증강현실을 대비한 스마트카의 차선검출 등의 기술을 엔진으로 만들어볼 예정. 목업 프로젝트를 위해 위와 같은 간단한 구성도를 가지고 웹 프로젝트를 시작해본다. 각 단계의 호환성따위는 없고, 그냥 내가 해보고싶은 시스템 구조를 따랐다. 통합적으로 사용해본적도 없고 잘 되는지 해보지도 않았다. 요즘은 오픈소스의 시대 아니겠능가 알고리즘을 효과적으로 짜고 코드를 직접 타이핑 하는것보다 훨씬 정확하고 간단한건 누군가가 짜놓은 거시기를 잘 맞추는것이다. 모바일은 일단은 생각하지말고 반응형으로 잘 만들어놓으면 모바일 브..

Qstring Python String 서비스로 Qstring에서string 변환 : str(Qstring) 아아아아아 자몽에 이슬 맛있다. 꺌꺌꺌 qtimage는image로 변환하기 귀찮다. qtimage 에서 image로 변환하는 코드를 인터넷에서 따왔다. 어쨌든 BSD 라이센스니 그냥 독일분에게 감사하도록 한다. QTimage Python Numpy numpy2qimage()혹은qimage2numpy()식으로 코딩하면 된다. 꺌걀꺌 프로그래밍은 카피다 카피 #!/usr/bin/env python"""QImage numpy.ndarray conversion module. *** ATTENTION: This code is outdated - I released a better extension*** n..

남들이 해놓은 것을 잘 이용해 먹는것도 일을 효율적으로 할수 있는 방법이다. 일단 기본적인 이미지 뷰어를 샘플을 변형해 만들어 본다. PyQT 샘플로 일종의 샘플 코드다. Base.py ## -*- coding: utf-8 -*- ############################################################################# ## ## Copyright (C) 2010 Riverbank Computing Limited. ## Copyright (C) 2010 Nokia Corporation and/or its subsidiary(-ies). ## All rights reserved. ## ## This file is part of the examples of P..

간단한 윈도우 창은 다음과 같이 띄운다. import sys from PyQt4.QtGui import * from PyQt4.QtCore import * app = QApplication(sys.argv) window = QWidget() window.setWindowTitle ("Hello") window.show() app.exec_() 1) QApplication() 으로 하나 app을 만든다음에 2) window 의 설정을 하고 3) app.exec_() 로 사용자로부터 입력을 기다리는 무한루프를 생성한다. 이제 창을 꾸며야 한다. 비주얼베이직 같은 경우 대충 버튼 가져와서 만들고 이런것들이 굉장히 직관적으로 편하게 되어있는데 마찬가지다. 그렇다면 비주얼베이직으로 만들면 편한데 괜히 파이썬으로 ..

파이썬을 이용한 프로그램은 단순한 메모장에서부터 비주얼스튜디오같은 무거운 IDE를 통해 구현할수 있다. 비주얼 스튜디오 커뮤니티 버전이 공짜로 풀려있기 때문에, 비주얼 스튜디오가 자랑하는 인텔리센스를 이용해 편하게 개발하는게 나쁘지 않다. 일단 본인의 컴퓨터에는 파이썬 2/3 이 동시에 깔려있는데, 3버전을 지원하지 않는 유용한라이브러리 (예를들어 openCV)를 쓰기에는 차라리 2가 낫다. 인텔리센스의 도움을 받지 못하면 비주얼스튜디오보다 가벼운 코드 편집기가 낫기 때문에, 살짝의 환경설정이 필요하다. 일단, 파이썬이 설치되어있는 path를 아래와 같이 설정한다. 그리고 인텔리센스 탭으로 가서 Refresh DB를 클릭해주면 지가 알아서 돌아간다. 이제 깔려있는 각 라이브러리를 리플렉션을 통해 인텔리센..

python 2.7에서 위와같은 에러가 난다면.. 위와같은 에러미시지가 뜨면 다음과 같은 사이트를 참조 http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266

본 글은 Building Machine Learning Systems with Python을 보고 흐름을 따라갔습니다. Iris 는 심심할만 하면 나오는 예제로, 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비로 꽃의 형태학적 모양을 표현한 자료이다. 꽃을 구분하는것은 인간이 구분할수 있기 때문에 구분되었던게 당연하고 이를 컴퓨터가 잘 구분하여야 하는 문제이다. 일단 Iris라는 데이터는 이렇게 생겼다. iris 데이터 추출 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 위와같이 데이터를 불러온 후에, 데이터마다 구분해주기 featureNames = data.feature_names features = data.data targetNames =..

아래 내용은 building machine learning systems with python 서적을 보고 참고하며 흐름을 정리한 것이다. 굉장히 쉽고 잘되어있는 책이기 때문에 하나씩사보도록 한다. Numpy 는 다차원 배열 최적화 라이브러리, Scipy는 배열을 이용한 빠른 수치연산 기능제공을 한다. Numpy를 Import할때는, 기존의 스탠다드 리스트와 헷갈리지 않기 위해 import import numpy as np 이런식으로 import를 하도록 한다. 차원확인 In [13]: a = np.array([1,2,3,4,5,6]) In [14]: a Out[14]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) In [15]: a.ndim Out[15]: 1 In [16]: a.shape Out[1..

길찾기 알고리즘은 숫자가 적을경우는 그냥 사실 루프 몇번 돌려서 만들면 되는데, 다만 그 숫자가 굉장히 커질경우 계산이 느려질수 있다. 1 2 4 1 5 5 2 5 2 1 4 5 2 5 2 1 5 6 1 3 4 2 5 1 1 2 5 2 4 1 2 5 1 4 3 4 위와같이 6 X 6 바둑판같은 길이 있다고 하고, 1) 최소경로로 가야하며 2) 밟고 다니는 숫자의 합이 최대인 길을 찾아야 하며 3) 찾는 속도가 좀 빨라야한다. 사실 알고리즘에 있어서 기본은 재귀를 어떻게 잘 돌리냐에 따른건데, 보통사람은 동적프로그래밍을 먼저 생각해내겠지만, 알고리즘을 열심히 푸는 사람들에게는 재귀가 항상 먼저 답으로 다가오는 듯 하다. 위의 경우에서는 다음과 같은 경우로 길을 선택한다고 볼수있는데, - 처음인경우 (즉 1..