클라우드 기반 인공지능 개발과 DevOps 실무

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint if not os.path.exists(PROJECT_PATH + '/checkpoints/'): os.makedirs(PROJECT_PATH + '/checkpoints/') cp= ModelCheckpoint(PROJECT_PATH + '/checkpoints/model.h5',monitor='val_accuracy', save_best_only=True,verbose=1)

def learning_curve(history, epoch): plt.figure(figsize=(10,5)) # 정확도 차트 epoch_range = np.arange(1, epoch + 1) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(epoch_range, history.history['accuracy']) plt.plot(epoch_range, history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel("Accurach") plt.legend( ['Train', 'Val'] ) # plt.show() # loss 차트 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epoch_..

아래의 코드는 캠을 통해 비디오를 만드는 코드이다. cv2.waitkey(1) & 0xff == 27 : 의 코드는 유저가 esc를 누르게 되면 , 촬영이 종료 된다는 뜻이다.

video의 경우 많은 이미지들을 연속적으로 사용하여 자연스럽게 동작되는것이기 때문에 많은 이미지라고 할 수 도 있다. 아래의 코드의 경우 파일이 비어있거나 파일이 없는 경우 파일이 없다는 if 문을 이용한 것이다. if cv2.waitKey(1) & 0xff == 27 : -> 유저가 esc를 누르면 video를 멈춘다는 뜻 break if cv2.waitKey(1) & 0xff == 27 : break python +(파일이름)

이미지 안에 선/원/타원/사각형/글자 등등 여러 글자를 넣을 수 있다. 아래의 숫자만 있는것은 파라미터 값을 생략하고 적은 것이기 때문에 사용할 경우 잘 확인하고 사용하자

이미지는 0~255 개의 array로 되어있다. 이미지를 255로 나눠 피쳐 스케일링 할 경우 0~1 사이의 숫자가 된다. 이때 다시 255를 곱하여 원래의 값을 만들게하려면 0~255 의 정수가 아닌 실수로 변환된다. 그렇기 때문에 unit8() 또는 astype('unit8') 으로 정수로 바꿔주면 된다.

이미지를 원하는 만큼 확대와 축소 하는 방법과 \이미지를 원하는 만큼 잘라내는 방법이다 . crop_img = source[10:200,150:250] 에서 10:200,150:250 숫자들은 원하는 만큼에 가로 세로의 크기를 잘라내가는 것이다.

import cv2 import numpy as np 를 해준 뒤 이미지를 변수에 저장시켜준다. 이미지가 정상인지 체크하는 코드를 만들어 이미지 확인 후 이미지를 눈으로 확인한다. - 터미널에 python + 파일이름 을 적어주면 된다. cv2.IMREAD_COLOR : 이미지를 컬러로 로드하며 투명한 부분은 모두 무시합니다. default 입니다. cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 이미지를 흑백으로 로드합니다. cv2.IMREAD_UNCHANGED : 알파채널을 포함하여 이미지를 원본 그대로 로드합니다. cv2.imshow('color',image) #컬러 사진 cv2.imshow('gray_scale',gray_image) #흑백 사진

터미널에서 opencv 를 다운해준다. import cv2 를 해준다. python +파일이름 을 적어주면 된다. print를 하게 되면 array로 나오게 될 것이다. 사진의 경우 0~255로부터 array의 상태로 되어있기 때문이다. pip install opencv-python python +파일이름 을 적어주면 된다.

$데이터 프레임 또는 list 에서 내가 원하는 문자를 통해 데이터프레임 정보 또는 list 에서 가져올 수 있는 함수이다. str.contains() $대문자, 소문자를 구분을 없애고 싶은경우 str.contains(case=False) 을 입력해주면 된다. $ NaN이 있을경우 NaN이 있는 경우 Na를 없앨지 만들지 정할 수도 있다. str.contains(na=True) 응용 ) df=데이터 프레임 ['Name'] = 컬럼 names = input으로 얻은 문자열