Object detection같은 task할때마다 매번 모델 시각화 할 때 클래스 별 RGB를 맵핑해줘야 하는 경우. 다른 패키지보다 이게 젤 간단... 단점은 비슷한 컬러들이 생길 수 있음. colors = {cls: (np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256)) for cls in CLASS}
사소한 Tip . 오류 해결법
개발 서버에서 지속적으로 접속할 때 신뢰할 수 있는 컴퓨터로 등록하여 password 없이 바로 접속 가능하도록 하는 방법. 1. 본인 로컬 개발 환경에 있는 id_rsa.pub을 카피 (보통 C:User:.ssh/안에 있음) 2. 개발 서버에 등록해주기 - 개발 서버 내 (~/.ssh)다음 위치로 이동하여, authorized_keys 라는 파일을 생성 후 그 안에 붙여넣기 - 그리고 해당 authorized_keys파일에 755권한 부여 chmod 755 ~/.ssh/authorized_keys 3. vscode 껐다 키면 Password 요구 안함! 도움 주신 출처 SSH key 생성하고, 서버에 등록해서 비밀번호 없이 접속하기 Intro 매번 SSH 접속 할 때 마다 비밀번호 입력하려면 매우 번거..
COCO 형태의 train, val, test JSON파일 안에는 여러 클래스가 있다. 이 중 내가 특정 경우에 일부 클래스만 학습하고자 할 때 해당 Json파일을 수정할 수 있도록 해주는 오픈소스가 있어 공유한다. https://github.com/immersive-limit/coco-manager GitHub - immersive-limit/coco-manager: Scripts to manage COCO datasets Scripts to manage COCO datasets. Contribute to immersive-limit/coco-manager development by creating an account on GitHub. github.com 간단하게 원하는 input file, outp..
dictionary, list, np arr같은 python 객체를 파일로 binary파일로 저장하여 빠른 속도 처리가 가능하도록 함. pkl file reading # Data Loading import pickle import os data_dir = './dataset/pkl_dir/' file_lst = os.listdir(data_dir) # directory안에 있는 모든 pkl파일을 다 로딩해서 그 중 하나만 load with open(os.path.join(data_dir, file_lst[0]), 'rb') as fr: # 여기선 0-index(첫번째)파일을 로드 data = pickle.load(fr) print(data) print(data.keys()) pkl file writing..
detectron2를 설치하던 도중 certifi 버전이 없다고 오류가 뜬 상황. Detectron 설치 참고 사이트 Installation — detectron2 0.6 documentation © Copyright 2019-2020, detectron2 contributors Revision 8c4a333c. detectron2.readthedocs.io pip install 명령어에 --ignore-installed 옵션을 추가하여 설치하면 무시하게 됨. 기존 pip install에서 -ignore 옵션 추가 # Before pip install detectron2... # After pip innstall --ignore-installed detectron2 도움 주신 참고 링크 에러 발생 해결 ..
pdf 파일에서 페이지를 삭제하거나 PDF를 합병하고 싶을 때 다음 코드를 사용해서 돌리면 pdf파일을 내 맘대로 수정할 수 있다. 아래 코드는 한 부당 7페이지로 구성된 40부짜리 문서 중 앞에 있는 3부만 잘라내어 저장하는 스크립트다. import PyPDF2 if __name__ == "__main__": # target_path : pdf 문서가 있는 경로 target_path = "./문서_40부.pdf" pdf = PyPDF2.PdfReader(target_path) output = PyPDF2.PdfWriter() pageNum = len(pdf.pages) oneDoc = 7 # 한 부당 페이지 개수 for i in range(0, 3*oneDoc):#처음에 있는 3부만 따로 저장 page..
Multiindex를 갖고 있는 데이터 프레임을 그대로 excel로 떨어트리는 함수를 사용할 경우에 제목 행 바로 아래에 빈 행이 하나 생기게 된다. 이를 해결하기 위한 함수는 아래와 같다. 간단히, 제목만 떼서 저장하고, 이어서 내용에 해당되는 부분만 떼서 2번에 걸쳐 저장하는 함수라 보면 된다. def save_double_column_df(df, file_name, startrow = 0, **kwargs): '''Function to save doublecolumn DataFrame, to xlwriter''' # https://stackoverflow.com/questions/52497554/blank-line-below-headers-created-when-using-multiindex-and..
= FILTER($가져오고자 하는 범위, $찾고자 하는 범위=찾는 데이터) 참고 영상: https://youtu.be/OHQx744ZmVk?feature=shared
turn image data type to uint8 # change dtype to uint8 img = np.array(img, dtype=np.uint8)
from pandas import DataFrame import pandas as pd df = DataFrame({'cost': [250, 150, 100],'revenue': [100, 250, 300]},index=['A', 'B', 'C']) print(df) print(df.eq(100)) import pdb; pdb.set_trace() score = df.eq(100).mean(axis=1) * 100 # axis=1 means row-wise # axis=0 means column-wise https://stackoverflow.com/questions/67763805/how-to-calculate-matching-percentage-difference-between-two-datafram..
docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q) 도움 주신 출처: https://jhkimmm.tistory.com/9 [Docker] none 이미지 삭제하기 도커 이미지를 빌드하다보면 위와 같은 이미지들이 쌓이곤 하는데 일일히 ID입력해서 지우기는 너무 번거롭습니다. 이미지들을 일괄적으로 한번에 삭제하는 방법을 알아보겠습니다. docker rmi $(d jhkimmm.tistory.com
만약 중간에 서버 내 환경(나의 경우엔 OS가 변경됨)이 변경됐고, 그 외 IP나 user는 그대로인 경우에 이전에 등록했던 ssh 를 통해 접속할 경우 에러와 함께 접속이 불가능할 때가 있다. 이럴 경우 내부 local terminal로 접속해서 다음과 같은 known_hosts파일을 열어보자. 메모장이나 notepad로 해당 파일을 열고 관련된 서버 정보를 삭제해주면 이전에 저장됐던 값을 삭제하고 다시 제대로 접속할 수 있다.
docker build --no-cache -t something:tag .
import os from PIL import Image directory = "./images" image_files = natsorted([filename for filename in os.listdir(directory) if filename.endswith('.jpg')]) images = [Image.open(directory + '/' + f) for f in image_files] images[0].save("out.pdf", "PDF", resolution=100.0, save_all=True, append_images=images[1:]) # 1부터 저장해야지 안그러면 똑같은 페이지 하나 더 들어감
remain only text or black thing. remove backgrounds 배경은 삭제하고, 검은 영역만 남기기 import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps import glob list = glob.glob("./*") list.remove("./transparent.py") # want to make transparent image. # turn background as transparent. # only remain black text. for item in list: img = Image.open(item).convert("RGBA") nm = item.split("/")[-1] datas ..
