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지역난방 온도조절기 원격 컨트롤러 만들기 #1 보러가기 파이썬 웹소켓을 사용하여 웹 컨트롤러를 만들텐데 파이썬용 socketio 샘플을 찾아보니 두가지 웹 프레임워크를 선택 할 수 있게 되어있다. aiohttp 와 wsgi 이다. ( 자료 참고 : https://pypi.python.org/pypi/python-socketio ) 무엇을 선택해야 할까 고민을 하다가 벤치마크 자료를 찾아보았다. 자료 출처 : http://klen.github.io/py-frameworks-bench/ json 데이터 응답시간이 wsgi 가 가장 빨랐지만 그외에 나머지 모든 부분은 aiohttp 가 모두 좋은 성과를 보여주고있었다. 어차피 wsgi 도 flask 와 함께 사용하기 때문에 aiohttp 와 크게 차이가 나지 ..

기존에 apt-get 명령어로 python 용 opencv2.4 를 설치해보았었다. 링크 참조 : http://brtech.tistory.com/68 최신버전인 3.2도 쉽게 설치가 가능했었다. 먼저 2.4 가 설치되어있다면 충돌날수 있으니 삭제하자. sudo apt remove python-opencv 다음 pip 를 통해 opencv3.2 버전을 설치할 것이다. pip 가 인스톨이 안되어있다면 다음 링크를 먼저 참고하자. http://brtech.tistory.com/45 sudo pip install opencv-python 다음 메시지가 나온다면 설치 완료! Successfully installed opencv-python-3.2.0.7 파이썬 콘솔로 들어가 import 해서 테스트해보자. imp..

우분투 서버에 파이썬으로 얼굴인식 하기 파이썬이 설치가 안되어있다면 http://brtech.tistory.com/45 opencv 가 설치가 안되어있다면 http://brtech.tistory.com/68 튜토리얼에 나와있는 Haar Cascades 를 이용한 얼굴 인식 방법이다. 먼저 이곳에서 원하는 트레이닝셋을 받는다. https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 튜토리얼대로 인물사진의 정면과 인식된 얼굴에 눈을 찾기 위해 우선 두가지 트레이닝 셋을 받았다.wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalfa..

오래전 라즈베리파이에 우분투를를 설치하고, 카메라 모듈을 달아서 같은부서 직원들의 프로필을 만들어 하루 평균 화장실 이용횟수와 시간을 구하는 재미있는 발상을 해본적이 있다. 이때는 지금보다 더 쪼렙일때라.. python 도 해본적없고 opencv 도 처음 접해보는거라 결국 실패로 돌아갔지만... 당시에 opencv 를 해보려 http://www.pyimagesearch.com/2016/10/24/ubuntu-16-04-how-to-install-opencv/ 이곳 설치방법을 보고 열심히 따라 해보았던 기억이 난다.. 3.1 버전 소스설치라 상당히 많은 삽질을 했었다. 꽤 오랜시간이 지난 지금 다시 opencv 를 시작해보려 한다. 이번에는 소스설치보다는 패키지 관리자로 웬만한 모든것을 설치하기로 하고, ..

우분투에 파이썬2.7 설치하기 맥에 파이썬 2.7 설치하기 머신러닝을 위한 작업환경 세팅하기. 이번에는 윈도우에 파이썬2.7을 설치해보자. https://www.python.org/ 파이썬 공식 홈페이지에 가서 파이썬만 설치하고, 리눅스나 맥에서 해왔던것처럼 필요한 라이브러리를 그때그때 설치 할 수 있겠지만 그렇게 하다가 2일을 삽질했다. ( 온갖 에러들과 함께 ) 그래서 윈도우에서는 아나콘다(Anaconda) 라는 파이썬을 기반으로 하는 데이터 과학 플랫폼을 설치를 했다. 720개의 패키지가 파이썬과 함께 한방에 설치된다. 또한, 환경변수까지 자동으로 잡아주기 때문에 별다른 설정도 필요가없다. 파이썬 버전도 3.6 혹은 2.7 중 골라서 설치도 가능하다. https://www.continuum.io/d..

앞번 PART2 까지의 과정에서 우리는 데이터셋을 여러가지 방법으로 살펴보았다. 이제는 이 데이터셋을 가지고 특정 알고리즘을 적용하여 예측하기까지 최적의 알고리즘을 찾고 검증하는 단계를 진행해보고자 한다. 본 글은 http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/을 참고로 하였으며 필자는 전문적인 지식이 없고 공부하는 과정으로 일부 잘못된점이 있을 수 있으니 참고해 주세요. 먼저 유효성 검사에 쓰일 데이터 세트를 만들어야 한다. 기존에 로드된 iris 데이터 세트를 두개로 분할한다. 80% 는 모델을 학습하는데 사용할것이고, 20%는 유효성 검사에 사용할 것이다. PART 2 마지막에 진행했던 코드들을 주석처리하고 다음 ..

집에서는 PC가 주 개발 환경이라 PC 에서 해왔지만 회사에서는 맥이 주가 되서, 그리고 실무에서 바로 조금씩 사용해보려 맥에서도 설치해보기로 한다. 우선 리눅스의 패키지 매니저(Homebrew)가 설치 되어있어야 한다. /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 그리고 파이썬 2.7 버전을 설치한다.brew install python -- 옵션.. 기존 homebrew 가 설치되어있고, python 구버전이 설치되어있었다면 업그레이드가 진행되는데, 업그레이드가 되는 경우라면 아래 setup-tools 도 업그레이드를 해주자. pip install --upgrade pip..

이번장에서는 PART 1. Hello World ? 장에 이어 데이터셋을 이용하여 데이터 시각화를 해보자. 그전에 먼저 다시한번 필자의 구동 환경에 대해 짚어보자. VULTR 클라우드 호스팅에 우분투 17.04 서버를 얹혀 PC 윈도우상에서 putty 로 접속해서 코드를 짜서 실행해보고있다. 이번장에 데이터 시각화를 하기위해서는 우분투 데스크탑이 필요하다. 서버라서 그런건 없고 우분투는 서툴고.. 간편한 맥으로 넘어가서 python2.7 만 설치하고 다시 처음부터 할까 하다가 시작을 이렇게 했는데 계속 해야지! 하며 우분투 서버에 데스크탑을 설치하기로 했다. 자세한 내용은 우분투 17.04 서버에 VNC로 접속하기 편을 참고. ----------------------------------- PART 1에..

본 글은 http://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/ 의 글을 토대로 번역아닌 번역과 함께 필자가 따라해보며 쓴 글임. 보다 자세한 설명이나 원문을 보고싶으신분은 위의 링크를 통해 보시길 추천합니다. 파이썬이 준비되었으면 iris flowers 라는 데이터셋을 가지고 여러가지를 해보자. *참고 : Iris flower data set WIKI ( 이 데이터셋은 기계학습 및 통계에서 마치 프로그램 언어의 "hello world" 와 같이 쓰인다고 함 ) 먼저 모든 모듈들을 import 해서 이상이없는지 체크를 해보자. load_dataset.py 라는 파일을 만들어 다음 코드를 넣는다.# Load libraries i..

머신러닝 무작정 따라하기에 앞서 서버에 파이썬을 설치부터 한다. lsb_release -a 명령어를 통해 우분투의 버전을 확인한다. 파이썬2.7 버전을 설치할 서버의 버전. 먼저 파이썬과 라이브러리를 설치하기위한 툴들을 설치한다. 필자는 루트에서 먼저 기본 설치를 진행했다.sudo apt-get install python2.7 sudo apt-get install python-pip python-dev python-setuptools 이후 루트 계정이 아닌 일반 사용자 계정으로 로그인 한 뒤, .bashrc 에 다음 경로를 추가해준다.vi ~/.bashrc export PATH="$PATH:/home/{user_id}/.local/bin" {user_id} 는 사용자 계정명을 입력한 후, 로그아웃 한뒤 ..