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크롤링을 하다 보면 cookies = { '_ga': 'GA1.1.1~~~~~~', 'csrf_cookie': 'hgjieofj92ejodijfsdf2323kb39', 'sessionid': 'hgjieofj92ejodijfsdf2323kb39', ~~ } 처럼 sessionid 라는 값을 보내야만 데이터를 받을 수 있는 사이트 들이 있다. 이런 경우는 대부분 로그인 을 한 후, 해당 서버의 session id 값으로 진행을 하기 때문에 일반적인 request 호출을 해서는 해당 session id 값을 알기가 어렵다. 파이썬에서 해당 session을 사용하는 방법은 다음과 같다. import requests # Session 생성 s = requests.Session() # 여기서 부터 requests..

이미지 퀄리티를 체크해야 하는 경우 파이썬에서 제일 유명한 라이브러리는 다음과 같다. https://github.com/ocampor/image-quality ocampor/image-quality Image quality is an open source software library for Image Quality Assessment (IQA). - ocampor/image-quality github.com 사용법은 간단하다. >>> import imquality.brisque as brisque >>> import PIL.Image >>> path = 'path/to/image' >>> img = PIL.Image.open(path) >>> brisque.score(img) 4.954157281570..

Django 를 개발하면서 제일 기본적인 view 를 생성하고 기본 결과를 테스트 한다. TestCase 에서 제공하는 client 라는 객체를 이용해서 get, post 같은 method를 테스트 할 수 있는데, 여기서는 우선 get을 테스트할 예정이다. 먼저 views 파일에서 AuthorListView 클래스를 생성합니다. from django.http import JsonResponse from django.shortcuts import render from django.views import generic from catalog.models import Author class AuthorListView(generic.ListView): model = Author paginate_by = 10 d..

참고 포스트: https://towardsdatascience.com/change-the-background-of-any-image-with-5-lines-of-code-23a0ef10ce9a Change the Background of Any Image with 5 Lines of Code Image segmentation has a lot of amazing applications that solve different computer vision problems. PixelLib is a library created to ensure easy integration of image segmentation in real life… towardsdatascience.com 해당 원본 글을 참고해서 진행하였..

사진을 스케치 이미지로 변경하는 경우 보통 opencv2 에서 제공하는 기능을 이용해서 스케치를 많이 생성합니다. 하지만, 정도의 차이는 있겠지만 아래 이미지를 보는 것처럼 사람이 그린것 같지 않고, 희미하거나 불필요한 선들이 많이 있는 것을 볼 수가 있습니다. 선을 좀 더 사람이 그린 것처럼 만들기 위해 찾아본 결과, sketch_simplification 에서 제공해주는 머신러닝을 이용하게 되면 좀 더 좋은 결과로 나오는 것을 확인하였습니다. 출처: github.com/bobbens/sketch_simplification 그래서 sketch_simplification 을 사진에서 바로 적용을 하게 되면, 다음처럼 까맣게만 나오는 것으로 확인하였습니다. sketch_simplification 사용하는 ..

test_string = """ [{ 'segmentation': [ [216.7, 211.89, 216.16, 217.81, 215.89, 220.77, 215.89, 223.73, 217.77, 225.35, 219.12, 224.54, 219.12, 220.5, 219.66, 217.27, 219.93, 212.7, 220.46, 207.85, 219.66, 203.01, 218.85, 198.43, 217.77, 195.74, 216.7, 194.93, 215.62, 190.62, 215.62, 186.59, 214.27, 183.89, 211.85, 184.16, 211.85, 187.66, 210.24, 187.66, 209.16, 184.97, 207.81, 183.36, 205.12, 18..

PIL 로 하는 경우 from PIL import Image # load images img_org = Image.open('original.jpg') img_mask = Image.open('mask.jpg') # convert images #img_org = img_org.convert('RGB') # or 'RGBA' img_mask = img_mask.convert('L') # grayscale # the same size - 이미지 사이즈 조정 필요한 경우 #img_org = img_org.resize((400,400)) #img_mask = img_mask.resize((400,400)) # add alpha channel img_org.putalpha(img_mask) # save as pn..

특정 모델에서 예를 들어 특정 조건의 누적된 사람 수를 구해야 하는 경우 user_id 가 지정된 유저의 id 라고 할때 다음과 같이 호출하면 변수명 = 모델명.objects.values('user_id').filter( 조건~~~ ).annotate(Count('user_id')).aggregate(count=Count('user_id')) 변수명에 'count' = 123123 이런식으로 나오는 것을 알 수 있다. 변수명 = 모델명.objects.values('user_id').filter( 조건~~~ ).annotate(Count('user_id')) 처럼 해서 무언가 될줄 알고 삽질을 여러번 했지만 안되서 뒤에 aggregate 와 같이 써야만 정확히 특정 조건의 누적된 사람 수를 알수 있었다.