소개

공동체란?

공동체가 해소하는 것

1. 환경 구축 불필요

2. 파일 공유

3. 익숙한 인터페이스

실제로 해봤어

폴더 구성

マイドライブ
 ┗ ml_hands-on
　　 ┣ face_detect.py
  ┣ data
  ┃　　　 ┗　sample.jpg
  ┗　cascade
     ┗ haarcascade_frontalface_alt.xml

Google 인증

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

파일을 검색할 수 있는지 확인

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive
!ls drive/ml_hands-on/data

얼굴 인식 처리

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

ml_dir=''

# cascadeファイルの取得元
# 
 https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml

cascade_file = "drive/ml_hands-on/cascade/haarcascade_frontalface_alt.xml"
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

img1 = cv2.imread("drive/ml_hands-on/data/sample.jpg")

def detect_face(img):

  img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(150, 150))

  if len(face_list) == 0:
      print("失敗")
      quit()

  #　判定した結果、顔だった場合、
  for(x, y, w, h) in  face_list:
      print("顔の座標=", x, y, w, h)
      red = (0, 0, 255)      
      cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), red, thickness=4)

  plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

  plt.show()

if __name__ == '__main__':
  detect_face(img1)

도전

파일 공유 방법

요약

import pandas as pd
pd.read_clipboard(header=None)