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선릉역 1번 출구
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Overview Docker is an open platform for developing, shipping, and running applications. With Docker, you can separate your applications from your infrastructure and treat your infrastructure like a managed application. Docker helps you ship code faster, test faster, deploy faster, and shorten the cycle between writing code and running code. Docker does this by combining kernel containerization f..
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1. 웹서버(apache, tomcat) - DMZ 존(*보통 was는 내부 네트워크에 위치시키지만 여기서는 간단한 실습이기 때문에 이렇게 배치하였음) - web server와 was server 분리 2. Database 서버 3. 로그 서버 1. 웹서버 - ubuntu server(22.04.01) - ip: 192.168.52.10 password: ubuntu sudo apt update sudo apt install apache2 apache2 -V //버전 확인 -> 2.4.52 cd /etc/netplane sudo vi 00-installer-config.yaml (아래와 같이 작성) sudo netplan apply ping 8.8.8.8 //네트워크 확인 sudo apt-get inst..
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1. https://console.cloud.google.com/ 접속 2. google drive api, google sheet api 다운로드 하기 3. 사용자 인증 정보 서비스 계정 만들기 위의 필드 모두 채워넣기 4. 작업에 눌러서 만든 서비스계정에 키 부여 받기 (json 파일로 저장하면 됨) 1~4에 해당하는 절차는 https://hleecaster.com/python-google-drive-spreadsheet-api/ 참고 5. 접근하고 싶은 해당 스프레드시트 접속 후 사용자 및 그룹 추가에 아까 만든 서비스 계정 이메일 넣기 6. vsCode나 각자 자기가 사용하는 에디터 들어가서 터미널 접속 pip install gspread pip install --upgrade oauth2clie..
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gesture를 취했을 때 gesture에 해당하는 image가 영상 내에 삽입하게 했다. 이 부분은 이미지를 다루는 함수 cv2.imread를 사용해 구현했고, 내가 설정한 제스쳐일 때만 사진이 나오고 내가 설정한 제스쳐가 아닌 경우에는 이미지가 사라지게 했다. #이미지 삽입 코드 image = cv2.imread('data/rock.png') h, w, c = image.shape img[0:h, 0:w] = image 이미지 크기가 정해져 있는 경우 h, w에 이미지 size를 넣어도 된다. 동영상을 마지막으로 프로젝트를 마친다. 시연 동영상
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5가지 제스쳐를 인식하게 했다. 1. hands_up 2. hands_down 3. quite 4. volume_control 5. end(화면 조절) 1~5번까지의 제스쳐 별 각도를 뽑아내 csv 파일로 작성하였다. youtube를 참고해서 머신 러닝에서 딥 러닝으로 방법을 바꾸었는데 생각보다 정확도가 좋지가 않아서 그냥 K-최근접 알고리즘을 사용해 가장 근접한 angle 값인 class로 분류하였다. 원래 volume_control의 경우 다른 동작이었으나, quite와 angle 값이 비슷해서 동작을 바꿔주었다. *다른 gesture에서도 volume_control이 인지가 되는 문제가 발생했는데, if문을 적절하게 사용해서 volume_control gesture에서만 볼륨 조절기가 나타나게 했다.