개발 공부

#데이터베이스(Data Base)란?우리가 사용하는 거의 모든 프로그램에는 데이터베이스(DB)라는 공간이 같이 사용됩니다. DB는 시스템을 운용하는데 필요한 정보 대부분이 담기게 됩니다. 여기에는 누군가의 이름, 학교, 전화번호 등의 개인정보가 담기기도 하고 게시판에 쓰는 글의 제목, 내용, 작성자 등의 정보가 담기기도 합니다.우리가 앞으로 만들 시스템에서 다음과 같은 일이 이루어진다고 합시다. 0. 카메라를 통해 영상을 읽어온다.1. 영상 안에 얼굴을 찾아서 얼굴 주위에 테두리를 씌운다.2. 그 얼굴이 누구의 얼굴인지 알아내는 작업을 수행한다.3. 테두리 한쪽에 그 사람의 이름을 찍어낸다. 2번과 3번을 보세요. 컴퓨터는 어떻게 영상에서 찾아낸 얼굴의 주인이 누구인지 알아낼까요? 우리가 처음 본 사람의..

#Interceptor vs. Filterinterceptor - 모든 request에 (framework request handling)filter - 지정한 url에 (모든 url을 설정할 수도 있음) (servlet API) #Serlvet Filter의 흐름 #필터의 역할필터 사용의 가장 큰 이득은 반복적인 작업을 재사용 가능한 단위로 캡슐화 할 수 있는 것입니다. 필터를 사용하여 다음과 같이 다양한 형태의 기능들을 수행할 수 있습니다.사용자 정보를 근거로 요청 인증 및 요청 차단웹 어플리케이션의 유저 작업 추적(로깅 및 감사)Data compressionLocalizationXLST 를 사용하여 XML 데이터의 변형Encryptionmime-type 변경Caching #Filter API 구성j..

https://tutorial.djangogirls.org/ko/whats_next/

http://zetcode.com/db/sqlite/tool/

https://www.lipsum.com/

장고걸스 블로그만들기 : https://tutorial.djangogirls.org/ko/css/ 예제로 배우는 파이썬 프로그램 - 장고 : http://pythonstudy.xyz/python/article/309-DB-%EC%84%A4%EC%A0%95%EA%B3%BC-Migration 장고 설치 : https://tutorial.djangogirls.org/ko/django_installation/

#이미지의 경계선을 찾아보자# Import the necessary packagesimport numpy as npimport argparseimport cv2 image = cv2.imread('coin.jpg')gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)cv2.imshow("Image", image) # The first thing we are going to do is apply edge detection to# the image to reveal the outlines of the coinsedged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)cv2.imshow("Edg..

#가장 유명한 Edge Detection방법입니다. 여러 단계의 Algorithm을 통해서 경계를 찾아 냅니다. # Import the necessary packagesimport numpy as npimport argparseimport cv2 image = cv2.imread('coin.jpg')image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)cv2.imshow("Blurred", image) # (image, 30, 150) 그레디언트 30은 최소값, 150은 최대값이다. canny = cv2.Canny(image, 30, 150)cv2.imshow("Canny", canny)cv2.wai..

#위 이미지는 코인을 주변가 정확하게 분리해내지 못하고 있다. 조금 더 정확한 이미지 값을 얻기 위해 adaptiveThreshold 함수를 사용하자import numpy as npimport argparseimport cv2 image = cv2.imread('coin.jpg')image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)cv2.imshow("Image", image) #위 함수의 결과를 보면 한가지 문제점이 있습니다. 임계값을 이미지 전체에 적용하여 처리하기 때문에 하나의 이미지에 음영이 다르면 일부 영역이 모두 흰색 또는 검정색으로 보여지게 됩니다.#이런 문제를 해결하기 위해서 이미..

#thresholding 임계값을 주어 이미지를 특징만 뽑아내 봅니다. 동전을 구분할 때 사용할 수 있습니다.#임계값이란 범위, 한도, 경계 등으로 이해될 수 있다. 변화가 나타나기 시작하는 시점을 말한다.#이진화 처리는 간단하지만, 쉽지 않은 문제를 가지고 있다. 이진화란 영상을 흑/백으로 분류하여 처리하는 것을 말합니다. 이때 기준이 되는 임계값을 어떻게 결정할 것인지가 중요한 문제가 됩니다. 임계값보다 크면 백, 작으면 흑이 됩니다. 기본 임계처리는 사용자가 고정된 임계값을 결정하고 그 결과를 보여주는 단순한 형태입니다. # Import the necessary packagesimport numpy as npimport argparseimport cv2 #동전 이미지로 해보자. cv2.cvtColo..