DeepFlowest

result = 0 for i in range(5, -5, -2): if i < -3: result +=1 else: result -=1 print(result) print(result) -1 -2 -3 -4 -5 -5 num="" for i in range(10,1,-1): if i

1. 운영체제 (Operating System, OS) - 하드웨어와 소프트웨어를 관리하는 소프트웨어 전체 - 컴퓨터(하드웨어 장치)를 사람이 사용할 수 있도록 환경을 제공하는 소프트웨어 1.1 운영체제 종류 연도 운영체제 특징 2007 안드로이드, iOS - 스마트폰 운영체제 - 유닉스(리눅스) 계열 1991 LINUX - 유닉스 기반의 공개 운영체제 - 다중 사용자, 다중 작업, 다중 스레드를 지원하는 네트워크 운영체제 - 리눅스 커널과 운영체제들이 오픈소스로 공개되어 있기 때문에 수정하고 재 배포를 하는 것들이 자유롭고 활발함 1985 Windows - MS에서 개발한 컴퓨터용 운영체제 - 안정적이고 표준적인 GUI 보유 1984 애플 Mac - 애플이 개발한 매킨토시에 탑재된 운영 체제 - 윈도우..

오늘 작성해 볼 코드는 다음과 같다. 지정한 번호사진 순서대로 읽기 지정한 키를 누르면 다음 사진으로 넘어가기 image 폴더 안에 1,2,3 사진 3개 준비 import cv2 import numpy as np import glob def showimage(): # 불러올 사진 번호 지정(1,2,3,2,3,2,3 순서대로 사진이 읽어져야 한다.) number = [1,2,3,2,3,2,3] # image 폴더 안에 있는 모든 사진들을 순서대로 정렬해서 리스트에 담아준다. name_list = np.array(sorted(glob.glob("image/*"))) # 번호 지정한 수만큼 반복 i = 0 while i < len(number): a = name_list[number[i]-1] # name_l..

main 함수1 - processed_img : Pictures폴더에서 가져온 사진들 (getFixedImagesPeaks 함수에서 전처리 한) - background : (getFixedImagesPeaks 함수에서 전처리 한) bg.jpg - diffThreshHoldConst = 0.8 SSIM : 두 개의 그레이 스케일 이미지 사이에서 SSIM (Structural Similarity Index)을 계산 - score : 두 개의 입력 화상들 간의 구조적 유사성 인덱스를 나타낸다. 이 값은 [-1, 1] 범위에 속할 수 있으며 값 하나는 "완전 일치" - diffThreshold : 차이 이미지는 현재 [0, 1] 범위의 부동 소수점 데이터 유형으로 표현 def getPeaks(processedI..

▶ ModuleNotFoundError: No module named 'cv2' pip install opencv-python ▶ ModuleNotFoundError: No module named 'scipy' pip install scipy ▶ ModuleNotFoundError: No module named 'PIL' pip install pillow ▶ No module named 'matplotlib' pip install matplotlib ▶ No module named 'skimage' pip install scikit-image ▶ ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn' pip install scikit-learn

▶ 가상 환경 활성화 $ conda activate venv ▶ 쥬피터 설치 $ (venv) conda install jupyter ▶ 가상환경과 커널 추가 python -m ipykernel install --user --name 가상환경 이름 --display-name 커널 이름 $ (venv) python -m ipykernel install --user --name venv --display-name "venv" ▶ 쥬피터 노트북 실행 $ (venv) jupyter notebook

패키지 설치를 시스템에서 격리하기 위해서 Conda에서 가상 환경을 만들어 설치를 진행해 본다. ▶ 가상 환경 만들기 : venv는 만들 가상환경 이름 $ conda create -n venv pip python=3.7 ▶ 가상 환경 활성화 $ conda activate venv ▶ tensorflow 2.0.0 설치 $ (venv) pip install tensorflow==2.0.0 잘 설치 되었나 확인해보면 다음과 같다. ▶ keras 2.3.1 설치 $ (venv) pip install keras==2.3.1 잘 설치 되었나 확인해보면 다음과 같다. ▶ 가상 환경 끌 때 $ conda deactivate ▶ 가상 환경 목록 확인 $ conda info --envs ▶ 가상 환경 삭제 $ conda..

tensorflow 2.1 버전을 삭제하고 tensorflow 2.0 버전으로 재설치하고자함 Anaconda Prompt 관리자 권한으로 실행 후 ▶먼저 conda로 tensorflow를 삭제하고 ▶다음과 같이 conda list 해봤을 때 tensorflow가 없으면 삭제된 것이다. ▶다시 tensorflow 2.0 버전으로 설치 ▶conda list 해봤을 때 다음과 같이 나오면 된다.