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Python40

[CUDA&OpenCV] Python 환경 OpenCV GPU 연동 (CUDA backend in OpenCV) - 1. 파일 설치 컴퓨터 비전 등을 공부할 때 자주 접하게 되는 OpenCV 이에 대한 여러 블로그나 기타 웹에서 샘플 코드를 학습할 때, GPU와의 연동으로 빠른 처리를 시도해 볼 수 있으며 간단한 코드 작성으로 실행시키면 좋겠지만 python 환경의 경우 까다로운 빌드 절차를 거쳐야 합니다. 이번 포스팅은 빌드 전 필요한 파일들에 대한 설치부터 실시할 것입니다. 당연하겠지만 우선 CUDA와 cuDNN 설치가 마무리 되어 있어야 하며 저의 설치 환경은 다음과 같습니다. (CUDA 설치 절차는 이전 포스팅을 참조하면 되겠습니다-> https://prlabhotelshoe.tistory.com/23) OS - windows10 x64 가상환경 - anaconda 4.11.0 python - 3.7 GPU - GeForce .. 2022. 2. 19.
[CUDA] windows10 CUDA 설치 & tensorflow 연동 머신러닝할 때 이용하게 되는 GPU. 그중에서 널리 쓰이는 NVIDIA의 CUDA와 windows 환경과의 연동을 실시할 것이며 tensorflow와의 연동도 실시하겠습니다. 저의 설치 환경은 다음과 같습니다. OS - windows10 x64 GPU - GeForce RTX 2080Ti python - 3.8 1. NVIDIA 그래픽 드라이버 설치 https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA drivers Download the latest official NVIDIA drivers www.nvidia.com 위 링크를 통해 자신의 그래픽카드에 맞는 드라이버를 다운로드 해줍니다. 그리고 이.. 2022. 2. 17.
[Python] 한 번에 파일명 넘버링 하기 이미지나 기타 파일 등을 다운받고 활용하다 보면 때때로 파일 이름을 번호순으로 나열해야 할 필요가 생깁니다. 특히 이미지 파일의 경우 머신러닝 할 때 매우 편리하므로 이를 적절히 활용할 수 있을까 하여 포스팅해봅니다. 소스코드 import os foler_path = "./folder/" #-- 파일이 저장된 폴더 경로 folderlist = os.listdir(foler_path) i = 1 for name in folderlist: src = os.path.join(foler_path, name) dst = '대표파일명' + str(i) + '.png' #-- 확장자의 경우 필요에 따라 변경할 것 dst = os.path.join(foler_path, dst) os.rename(src,dst) i +.. 2022. 2. 9.
[Project] 영화 리뷰 데이터 감정분석&시각화 - 4. 빈도 분석 및 wordcloud 활용 영화 리뷰 데이터 분석의 마지막 단계로 리뷰에서 단어들만을 추출한 뒤, 빈도 분석과 wordcloud를 활용한 시각화를 진행해봅니다. 4.1 긍정, 부정 리뷰 키워드 분석 처음 전처리 과정을 거친 데이터 셋을 불러옵니다. (생략해도 무방) df_reviews 이전 레이블링한 긍정 리뷰와 부정 리뷰를 활용하기 위해 변수 선언으로 불러옵니다. pos_reviews = df_reviews[df_reviews['label'] == 1] neg_reviews = df_reviews[df_reviews['label'] == 0] 그다음 한글 형태소 분석을 위해 해당 리뷰들에서 한글 이외의 문자를 제거합니다. import re #-- 긍정 리뷰 pos_reviews['comment'] = pos_reviews['co.. 2022. 2. 9.
[Project] 영화 리뷰 데이터 감정분석&시각화 - 3. 리뷰 통계 분석 이전 포스팅에서 웹크롤링을 통해 데이터를 얻을 수 있었습니다. 해당 데이터를 바탕으로 전처리 과정과 통계를 분석해보도록 합니다. 3.1 리뷰 데이터 탐색 df_data.info() 해당 코드를 통해 전체 리뷰 수를 확인합니다. 칼럼을 확인해보면 영화 제목(title), 평점(score), 리뷰(comment), 레이블(label)로 분류됨을 볼 수 있습니다. 리뷰를 보면 코멘트 없이 평점만 작성된 것도 있고 중복되는 부분도 있기 때문에 이러한 부분을 전처리 합니다. # 코멘트가 없는 리뷰 데이터(NaN) 제거 df_reviews = df_data.dropna() # 중복 리뷰 제거 df_reviews = df_reviews.drop_duplicates(['comment']) df_reviews.info(.. 2022. 2. 9.
[Project] 영화 리뷰 데이터 감정분석&시각화 - 2. 웹페이지 크롤링 이전 포스팅에서 필요한 환경 구성은 모두 마쳤으며, 필요한 데이터를 웹사이트에서 크롤링하는 것까지 완료하였습니다. 이제 분석과 시각화에 앞서 필요한 데이터를 웹페이지에서 크롤링하도록 합니다. 2.1 영화 리뷰 사이트 크롤링 pip install beautifulsoup4 BeautifulSoup이 설치되어 있지 않다면, 해당 커맨드를 통해 설치를 완료합니다. from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request f = open('./movie_reviews.txt', 'w', encoding='UTF-8') #-- 500페이지까지 크롤링 for no in range(1, 501): url = 'https://movie.naver.com/movie/point/af/l.. 2022. 2. 9.
[Project] 영화 리뷰 데이터 감정분석&시각화 - 1. 라이브러리(KoNLPy, wordcloud) 설치 이번 프로젝트는 웹사이트의 영화 리뷰 데이터를 크롤링 해서 분석 및 시각화해보도록 합니다. 개발 언어는 python-3.8을 활용하였고 jupyter notebook 환경에서 실시하였습니다. 프로젝트에 앞서 필요한 라이브러리 설치를 먼저 실시해보도록 하겠습니다. 1.1 라이브러리 및 툴 설치 코드를 작성하는데 앞서 필요한 라이브러리와 툴을 설치하도록 한다. (1) KoNLPy 한국어 정보처리를 위해 필요한 python 패키지로 자연어처리에서 형태소를 분리하기위해 필요한 한국어 데이터 전처리 패키지 입니다. KoNLPy는 자바VM 환경에서 동작하므로 JDK와 JPype 또한 설치가 필요합니다. (일반적인 pip 커맨드로 설치시 오류 발생) a. java JDK 설치 https://www.oracle.com.. 2022. 2. 9.
[OpenCV] cvlib 영상 인물 얼굴 모자이크 이전 포스팅에서 cvlib을 활용해 이미지 속 인물들의 얼굴을 모자이크 처리하였습니다. 이번엔 영상에서 인물들의 얼굴을 모자이크 하는 테스트를 실시해 보겠습니다. 소스코드 import cvlib as cv import cv2 vedio_path = '/vedio.mp4' #-- 동영상 경로 입력 #-- 웹캠 사용 webcam = cv2.VideoCapture(vedio_path) #-- 웹캠 사용시 vedio_path 대신 0 입력 if not webcam.isOpened(): print("Could not open webcam") exit() while webcam.isOpened(): #-- 프레임 읽어들이기 status, frame = webcam.read() if not status: print(.. 2022. 2. 7.
[OpenCV] cvlib 이미지 인물 얼굴 모자이크 OpenCV를 활용하여 이미지 속 인물들의 얼굴을 모자이크 합니다. 먼저, 사용될 라이브러리로는 OpenCV와 더불어 cvlib을 사용할 것입니다. cvlib은 객체인식에 용이한 라이브러리로 tensorflow와 OpenCV가 함께 설치되어 있어야만 설치가 가능하므로 설치 전 라이브러리 설치 유무를 잘 확인해야 합니다. pip install opencv-python tensorflow pip install cvlib 1. 얼굴인식 얼굴 모자이크 처리에 앞서 먼저 cvlib 라이브러리의 detect_face를 통해 이미지 속 인물의 얼굴을 인식하는 것을 테스트합니다. 하단 소스 코드를 통해 테스트를 진행해 보겠습니다. import cv2 import cvlib as cv img_path = '/img.jp.. 2022. 2. 7.
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