준비 운영체제 : Windows 10 언어 : Python 파이썬에서 OpenCV를 사용하기 위해 cv2 라이브러리를 설치했습니다. 추가로 numpy 라이브러리도 사용합니다. 보편적으로 아래와 같은 순서를 거쳐 차선을 인식합니다. 하지만 위 순서와는 조금 다르게 HSV 범위 값을 사용해서 색 추출을 활용한 차선 인식을 시도해봤습니다. HSV 차선 인식 차선 인식을 하기 위해 가장 먼저 차선의 색인 노란색과 흰색의 HSV범위 값이 필요했습니다. HSV 범위 값 추출은 마우스 이벤트를 활용해 10초 간격, 픽셀 단위로 추출했습니다. 영상의 프레임마다 차선의 명도가 다르기 때문에 단일 값으로 범위를 주지 않고 추출한 값의 최댓값과 최솟값으로 HSV 범위를 지정했습니다. frame = cv2.GaussianBl..

프로그래머스 파이썬을 파이썬답게 강의를 듣고 정리한 글입니다. 파이썬을 파이썬답게 | 프로그래머스 본 강의는 파이썬 문법을 이미 알고 있는 분들을 대상으로 만들어졌습니다. ##### 이런 분들께 추천합니다 * 파이썬 문법을 알고 계시는 분 * 알고리즘 문제를 조금 더 쉽게 풀고 싶은 분 * Python 코드를 low level 언어( C / C++ ) 코드처럼 짜시는 분 ##### Glossary 본 강의에서 사용하는 파이썬 용어에 익숙하지 않은 분들을 위해, [Python 3.6 programmers.co.kr 1. 몫과 나머지 -몫과 나머지를 공백으로 구분해서 출력합니다. 작성한 코드, 답 a, b = map(int, input().strip().split(' ')) print(a//b, a%b) #..

멀티 프로세스 사용해보기 크롤링할 데이터는 많은데 파이썬에서는 기본으로 하나의 프로세스만 동작하기 대문에 시간이 오래 걸립니다. 이 문제를 해결하기 위해 파이썬에서는 멀티 프로세스, 멀티스레드 방법을 사용할 수 있습니다. 그중 멀티 프로세스 방법을 사용해서 크롤링하는 방법 사용했습니다. 멀티 프로세스와 멀티스레드는 아래와 같은 차이점이 있습니다. 멀티프로세스 멀티스레드 멀티 프로세싱은 CPU를 추가하여 컴퓨팅 성능을 향상 멀티 스레딩은 단일 프로세스의 다중 스레드를 만들어 컴퓨팅 성능을 향상 여러 프로세스가 동시에 실행됩니다. 단일 프로세스의 여러 스레드가 동시에 실행됩니다. 프로세스 생성은 시간 소모적이며 리소스 집약적입니다. 쓰레드 생성은 감지 시간과 자원 모두에서 경제적입니다. 다중 처리는 대칭 또..

준비 -운영체제 : Windows 10 -언어 : Python -웹 드라이버 : chromedriver.exe 프로그램 실행 과정 1. 인스타그램 해시태그를 크롤링합니다. 2. 검색어를 입력하면 검색어에 관한 게시물의 작성자 ID와 해시태그를 수집합니다. 3. 수집 후 csv(txt) 파일로 변환합니다. 인스타그램은 JavaScript를 사용하여 페이지를 스크롤할 때 새로운 게시글을 불러오는 방식이라 selenium라이브러리를 추가로 사용했습니다. selenium은 웹 드라이브를 사용하는 라이브러리이며 반응형 사이트 파싱에 사용합니다. 꼭 크롬 드라이버를 사용할 필요는 없지만 크롬을 사용하고 있기 때문에 크롬 드라이버를 다운로드하였습니다. 크롬 버전은 브라우저 오른쪽 위 브라우저 옵션 - 도움말 - 정보..

API를 받아오기 위해서는 KEY를 발급받아야 합니다. 영화진흥위원회 오픈API www.kobis.or.kr 영화진흥위원회 회원가입을 하고 키 발급을 받아줍니다. KEY는 2개를 만들 수 있고 한 키당 하루에 3000번 KEY사용이 가능합니다. API를 사용하기에 앞서 어떤 정보를 받아 올 수 있는지 알아야 합니다. (아래 링크에서 확인 가능합니다.) 일별 박스오피스 주간/주말 박스오피스 공통코드 조회 영화목록 영화 상세정보 영화사목록 영화사 상세정보 영화인목록 영화인 상세정보 원하는 변수를 알았다면 코드를 작성해줍니다. XML을 파싱 하는 방법과 Json을 파싱하는 방법이 있습니다. XML일별 박스오피스 파싱 import pandas as pd import datetime import requests ..

영상에 OpenCV filter2D 사용 이미지에 사용한 필터를 영상에도 사용해 봅시다. 영상은 아이유-삐삐 MV의 일부를 사용했습니다. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture('./아이유.mp4') #원본영상 필터가 적용된 영상을 저장하기 위해 영상의 사이즈, 코덱을 불러옵니다. frame_size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) print('frame_size =', frame_size) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') #영상코덱 out1 = cv2.VideoWriter('./아이유TEST..