#필요한 라이브러리 설치 하기 !pip install -q transformers accelerate sentencepiece !huggingface-cli login Token: 허깅페이스에 로그인하여 Access Token을 찾아서 입력 Add token as git credential? : git에 연결할 것이냐 유무 Login successful이 뜨면 성공 ! 🟡2. 모델 불러오기 및 파이프라인 생성 #모델 불러오기 #gpu랑 고용량 RAM을 사용하지 않으면 불러올 수 없음(메모리 초과) from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" token..

✔️ cv2.addWeighted 사용하기 cv2.addWeighted(첫번째 영상, 알파값, 두번째영상, 알파값, 감마값) 알파값: 첫번째 영상에 지정할 가중치 감마값: 연산결과에 가감할 상수 값(default : 0) import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np src1 = cv2.imread('./leopard.jpg') src2 = cv2.imread('./wolf.jpg') src1 = cv2.resize(src1, (640, 359)) alpha = 0.2 dst1 = src1 * 0.7 + src2 * (1-alpha) dst1 = dst1.astype(np.uint8) dst2 = cv2.addWeighted(src1, al..

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt src1 =cv2.imread('./leopard.jpg') print(src1.shape) src2 =cv2.imread('./wolf.jpg') print(src2.shape) src1=cv2.resize(src1,(640,359)) dst1=src1 + src2 dst2=src1 - src2 img = {'src1':src1,'src2':src2, 'dst1':dst1,'dst2':dst2} for i, (k, v) in enumerate(img.items()): plt.subplot(2, 2, i+1) plt.imshow(v[:, :, ::-1]) plt.title(k) plt.show() dst1 = cv2.add(sr..

import cv2 import numpy as np #기존 마우스 좌표를 저장하기 위해 old_x = old_y =0 def on_mouse(event,x,y,flags,param): global old_x,old_y if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: #마우스 좌클릭 Active old_x,old_y =x,y print('Left Button on: %d, %d' %(old_x,old_y)) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: #마우스 좌클릭 Static print('Left Button ofF: %d, %d' %(old_x,old_y)) elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: #마우스 좌클릭 Active Moving if ..

import cv2 img = cv2.imread('./dog.bmp') cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey() while True: keyvalue = cv2.waitKey() # ord(알파벳): 알파벳에 대한 아스키 코드 return if keyvalue == ord('i') or keyvalue == ord('I'): # 255를 기준으로 반대 값을 저장 # ex) 104 - > 141 / 1 -> 254 이렇게 (반전효과) img = ~img cv2.imshow('img',img) elif keyvalue == 27: break 목표 : I 를 누르면 색상 반전이 되게 만들기 img = ~img 는 반대값을 저장하는 것 예시) img = (240,240,240)이면 ..

import sys import numpy as np import cv2 # 두 개의 동영상 cap1 = cv2.VideoCapture('snow.mp4') cap2 = cv2.VideoCapture('storm.mp4') if not cap1.isOpened() or not cap2.isOpened(): print('동영상 연결 실패') sys.exit() frame_cnt1 = round(cap1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) frame_cnt2 = round(cap2.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = cap1.get(cv2.CAP_PROP_FPS) effect_frames = int(fps * 2) # 전환 속도를 결정 print('frame..