728x90 반응형 Programming222 [Python] Face_Landmark 관련 간단한 팁(?) 정리 Python과 Camera를 이용하여 Face_Landmark관련 분석을 하던도중 정리할만한 자료가 있어서 글을 올렸습니다 . Face_Landmark관련 모델은 shape_predictor_68_face_landmarks.dat를 사용하였습니다. 관련 lib는 dlib를 사용하였습니다. dlib 및 모델에 관한 설명 은 패스하겠습ㅂ니다. 이미지를 보면 37 ~ 42 , 43 ~ 48 숫자들이 눈에 관한 번호라는것은 딱보면 알수있습니다. Face_Landmark로 유명한 자료는 졸음 방지 ( Drowsiness alert )를 볼수 있습니다 . 눈이 감겼는지에 따 운전자가 졸고있는지 유무를 파악할수 있기 때문입니다 . python에서는 Imutils의 FACIAL_LANDMARKS_IDXS의 key값으로.. 2018. 8. 9. [Android] 안드로이드 Notification 관련 이슈 스터디를 진행하면서 Alarm인 local Notification에대해 스터디 발표를 했습니다. 안드로이드 SDK 누가버전부터 지원하는 기능이라 min sdk를 누가로 맞추고 코드를 작성하고 테스트했습니다. 스터디를 같이 진행하는 팀원중 한분이 휴대폰은 7.0 누가버전이지만 min sdk를 오레오 버전에 맞춰놓고 개발을했는데 똑같은 코드인데 실행되지 않는것을 확인했습니다. 이유인 즉슨 Notification이 오레오에서는 알림 채널을 통하지 않으면 안된다는것을 확인하였습니다 .따라서 앞으로 개발을하여 Notification을 할때는 오레오 버전에서는 알림채널을 구현해야한다는것을 알았다. 자세한 코드는 오레오버전을 진행할때 올려보도록 하겠습니다. 모두 주의하세요 2018. 8. 6. [Python] Pycharm debug error 파이참을 통하여 개발을 하던도중 디버그하는데 다음과 같은 오류가 발생하였다. Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV) 구글을 통해 찾아보던중 다음과 같은 Stack Overflow글을 발견하고 해결하였다 . 환경설정에 있는 Python Debugger에서 PyQt compatlble의 체크를 풀어주면 간단하게 해결된다 .. 자세한 의미는 모르지만 해결되었다 .. 나중에 한번 찾아보고 정리하겠습니다. Stack Overflow 우측 링크- [참고] 2018. 8. 6. [Machine Learning] Learning Rate ( 학습률 ) 머신러닝 단기집중과정 ( 손실줄이기 참고 )를 참고하였습니다. 이미지도 참고해서 사용하였고 저의 생각만 쉽게 이해할수 있도록 정리한것입니다. 처음 Machine Learning을 시작하면서 Kaggle의 SignLanguage를 해보려고 시도했었습니다. 처음으로 만들어본 허접한 코드는 [ https://github.com/zzdd1558/KaggleSignLanguage ]에서 볼수있습니다 ^^.. Dataset도 같이 있습니다. 만들면서 겪었던 이슈는 아무리 학습을 시켜도 Accuracy가 33% 이상을 넘지 않는다는 것이었습니다. Train_data와 Test_data , Train_label , Test_label은 사이킷런의 train_test_split를 사용하여 85%는 Training_Dat.. 2018. 7. 22. 이전 1 ··· 19 20 21 22 23 24 25 ··· 56 다음 728x90 반응형
