반응형 Python17 python 이미지 데이터 합성 : 알파블렌딩 (겹쳐보이기) 이미지를 합성할때 배경이미지에 전경이미지를 완전히 합성하는게 아니라 투명하도록 배경이미지와 전경이미지가 둘다 사라지지않고 보여야하는 경우가 있습니다. 그럴경우 다음과 같이 코드를 수행합니다. from PIL import Image background = Image.open("./background/bg.png") overlay = Image.open("./foreground/fg.png") overlay = overlay.resize((1280, 720)) background = background.convert("RGBA") overlay = overlay.convert("RGBA") new_img = Image.blend(background, overlay, 0.2) new_img.save("new... 2023. 5. 16. 프린터 인쇄 명령어 python 프린터를 사용해서 출력을 할 때 보통은 마우스 몇번만 클릭하면 쉽게 인쇄를 할 수 있습니다. 하지만 자동화 프로그램을 만들다보면 가끔씩 명령어를 사용하거나 코드를 작성해서 프린트를 해야하는 상황이 생기곤합니다. 만약 text.txt 파일을 프린터로 인쇄해야하는 경우 커맨드창에서 아래 명령어를 입력하면 프린터가 인쇄를 하게됩니다. lpr -# 1 test.txt lpr은 파일을 출력하는 명령어, -# 다음의 숫자는 인쇄할 개수, test.txt는 인쇄할 파일입니다. 인쇄를 취소할 경우에는 lprm 명령어를 사용하면 됩니다. 추가적으로 프린터에 관한 정보를 얻을 때는 아래와 같이 lpstat -t와 man lpr 명령어를 사용하면 됩니다. lpstat -t man lpr python으로 인쇄를 할 때는 다음.. 2023. 5. 10. API 요청 방법 서버에 API를 구동한 상태에서 해당 API에 요청을 하는 명령어입니다. 여러가지 방법이 있는데 우선 CURL을 활용한 방법이 있습니다. CURL은 다양한 통신 프로토콜을 이용하여 서버와 통신할 수 있는 라이브러리와 명령어를 제공하는 툴입니다. 1. Health check 방법 curl -X GET 127.0.0.1:5000/v1 2. API 이미지 요청 방법 curl -X POST -F image=@C:/Users/User/Desktop/imageName.png 127.0.0.1:5000/v1/bytes 3. API json 요청 방법 curl -H 'Content-Type: application/json' -X POST 127.0.0.1:5000/v1/bytes -d '{"data":"abc"}' *.. 2023. 5. 9. Pytorch Quantization Quantization이란? 딥러닝에서의 Quantization(양자화)은 모델의 가중치와 활성화 값을 낮은 정밀도의 숫자로 변환하는 과정입니다. 보통 신경망은 32비트 부동 소수점 숫자로 파라미터를 저장하고 계산합니다. Quantization은 이러한 신경망 모델의 파라미터를 낮은 비트 수로 표현함으로써 모델의 크기를 줄이고 계산을 더 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 일반적으로 가중치와 활성화 값들은 32비트 또는 16비트 부동 소수점 숫자로 저장되지만, Quantization을 적용하면 8비트나 4비트와 같이 낮은 비트 수로 표현할 수 있습니다. 32비트 실수 자료형 모델 매개변수를 8비트 정수 자료형으로 전환했을 때 모델의 크기가 줄어드는 것과 속도 향상의 효과가 나타납니다. 보통 모바일 기기.. 2023. 4. 25. Pytorch, Tensorflow ONNX 모델 변환 방법 ONNX(Open Neural Network Exchange)는 딥러닝 모델을 서로 다른 프레임워크 간에 공유하고 실행하기 위한 오픈 표준 포맷입니다. ONNX는 다양한 딥러닝 프레임워크 간에 모델을 변환하고 공유할 수 있는 기능을 제공합니다. Tensorflow, Pytorch, Caffe, CNTK 등 여러가지 프레임워크는 고유한 모델 구조와 파일 형식을 가지고 있어서 다른 프레임워크로 모델을 이동하거나 실행하는 데 어려움이 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 ONNX는 모델을 표준화된 형식으로 변환하여 다른 프레임워크에서 실행할 수 있도록 돕습니다. ONNX는 딥러닝 모델의 구조와 가중치를 포함하는 이진 형식의 파일로 모델을 저장합니다. 먼저 모델을 변환하기 위해서는 ONNX를 설치해야합니다. O.. 2023. 4. 19. 이전 1 2 3 다음 반응형
