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sample_weight_mode
해결됐습니다. 앞의 예제를 통해 digits_model.h5을 직접 만들어 넣으면 안되고 , 원래 들어있던 digits_model.h5를 넣으면 잘돌아갑니다. 구성이 달라보입니다
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적정 인식률
답변 감사드립니다
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face_Landmark파일 어디서 찾을수있나요?
답변감사드립니다. 메일문제는 일단 face detection 인식률 높이는 문제를 해결후에 다시 해결해보려 합니다. 재밌어서 모바일버전 강의도 수강해볼까 생각중입니다. 감사합니다.
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함정에 빠졌습니다...
(사진) 고치고 함수 삭제하고 다시 deploy해서 함수 재생성했습니다. (사진) 아래사진은 전체적인 로그값이고, 그 아래는 error 로그값을 클릭해서 캡쳐한것입니다. (사진)(사진)
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함정에 빠졌습니다...
const functions = require('firebase-functions'); const SENDGRID_API_KEY ='SG.944xJUiHTpe1HNuBtC6EOg.gVwi5DEZE 아래는 개인api키~~~~~~'; const sgMail = require('@sendgrid/mail'); sgMail.setApiKey(SENDGRID_API_KEY); target = 'YJ' dbRef = '/surveillance/' + target exports.cloudMailFunction = functions.database.ref(dbRef) .onUpdate(( change,context) => { console.log(change.after.val()) const user = change.after.val(); const name = user.name; const time = new Date(user.time*1000); const path = user.path; const message = 'Entrance system detect ' + name var text = ` Surveillance system detect ${name || ""} Name - ${name || ""} Time - ${time || ""} Dropbox path - ${path || ""} Message ${message || ""} `; const msg = { to: "yongjingim17@gmail.com", from: "yongjingim17@gmail.com", subject: `${name} was detected by Entrance system`, text: text, html: text }; return sgMail.send(msg) }); 정말 작은거 하나일것 같은데 모르겠습니다 ㅠㅠ
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Haar GUI강의중 에러
답변감사드립니다. 문제는 정말 사소한거였습니다. jupyter notebook이 실행되고있을때 Home에 image파일을 추가했었는데 그게 jupyter노트북을 끄고 다시 켜니 이 파일을 이제서야 인식합니다. home에 파일을 추가하면 다시 노트를 껐다켜야 home에 추가한 파일을 프로그램이 인식하나봅니다. 이런 사소한문제때문에 몇시간을 해매서 그런지 앞으로의 단계들이 멀게만 느껴집니다. 수업 잘듣고있습니다. 감사합니다
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Haar GUI강의중 에러
import cv2 import numpy as np from tkinter import * from PIL import Image from PIL import ImageTk #새로운 팩 from tkinter import filedialog face_cascade_name = './cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml' eyes_cascade_name = './cv2/data/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml' file_name = './image/marathon_01.jpg' title_name = 'Haar cascade object detection' frame_width = 500 #frame 크기를 바꾸면서 활용 def selectFile(): file_name = filedialog.askopenfilename(initialdir = "./image",title = "Select file",filetypes = (("jpeg files","*.jpg"),("all files","*.*"))) print('File name : ', file_name) read_image = cv2.imread(file_name) (height, width) = read_image.shape[:2] frameSize = int(sizeSpin.get()) ratio = frameSize / width dimension = (frameSize, int(height * ratio)) read_image = cv2.resize(read_image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA) image = cv2.cvtColor(read_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = Image.fromarray(image) imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=image) detectAndDisplay(read_image) def detectAndDisplay(frame): frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) frame_gray = cv2.equalizeHist(frame_gray) #-- Detect faces faces = face_cascade.detectMultiScale(frame_gray) for (x,y,w,h) in faces: center = (x + w//2, y + h//2) frame = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 4) faceROI = frame_gray[y:y+h,x:x+w] #-- In each face, detect eyes eyes = eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI) for (x2,y2,w2,h2) in eyes: eye_center = (x + x2 + w2//2, y + y2 + h2//2) radius = int(round((w2 + h2)*0.25)) frame = cv2.circle(frame, eye_center, radius, (255, 0, 0 ), 4) #cv2.imshow('Capture - Face detection', frame) image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = Image.fromarray(image) imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=image) detection.config(image=imgtk) detection.image = imgtk #main main = Tk() main.title(title_name) main.geometry() read_image = cv2.imread("./image/marathon_01.jpg") (height, width) = read_image.shape[:2] ratio = frame_width / width dimension = (frame_width, int(height * ratio)) read_image = cv2.resize(read_image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA) image = cv2.cvtColor(read_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) #bgr을 RGB로 바꿔준다. image = Image.fromarray(image) imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=image) face_cascade_name = './cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml' eyes_cascade_name = './cv2/data/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml' face_cascade = cv2.CascadeClassifier() eyes_cascade = cv2.CascadeClassifier() #-- 1. Load the cascades if not face_cascade.load(cv2.samples.findFile(face_cascade_name)): print('--(!)Error loading face cascade') exit(0) if not eyes_cascade.load(cv2.samples.findFile(eyes_cascade_name)): print('--(!)Error loading eyes cascade') exit(0) label=Label(main, text=title_name) label.config(font=("Courier", 18)) label.grid(row=0,column=0,columnspan=4) sizeLabel=Label(main, text='Frame Width : ') sizeLabel.grid(row=1,column=0) sizeVal = IntVar(value=frame_width) sizeSpin = Spinbox(main, textvariable=sizeVal,from_=0, to=2000, increment=100, justify=RIGHT) #정렬은 오른쪽으로 sizeSpin.grid(row=1, column=1) Button(main,text="File Select", height=2,command=lambda:selectFile()).grid(row=1, column=2, columnspan=2, sticky=(W, E)) detection=Label(main, image=imgtk) detection.grid(row=2,column=0,columnspan=4) detectAndDisplay(read_image) main.mainloop()
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머신러닝 에러
정말 텐서플로1 텐서플로2로 구분되어서 강의가 올라와있네요. 답변 감사합니다 . 잘듣고있습니다
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