창현_agoni@naver.com

egoing 님의 강의자료 입니다.

git · egoingsb/offline Wiki · GitHub

사전 준비

1. http://github.com 회원가입

2. git 설치

3. vscode 설치

1-3가지가 완료 되었다는 전재하에 진행하겠습니다.

개발자들에게 source 검색이 되는 3대 검색 !!

google - 다양한 검색툴

stack-overflow - 개발자들의 지식in 같은 곳

github - open source 들이 많은 곳

저장소를 이름을 입력하여 줍니다.ㅏ

Public : 모든 사람들이 접근 가능

Private : 권한자만 접근 가능

이런 화면이 뜹니다.

(만약 삭제하고 싶다면?  setting > Danger Zone > Delete this ... 클릭)

github.com > 로그인 > main 화면(고양이클릭) > 본인의 프로젝트 생성한 이름 클릭

uploading an existing file 클릭

choose your files 선택

업로드 하고자 하는 파일을 선택합니다.

work1.txt 파일이 추가 된 것 확인 > Commit changes 에 버전 release 멘트 삽입 > Commit changes 

업로드 한 파일과 멘트가 확인 되었습니다.

재업로드 해보기.

저장소의 주소로 들어갑니다.

add file > Upload Files

choose your files > Commit changes(코멘트 넣기) > Commit changes(승인)

2개가 되었고, commits 로 들어가보면 수정내용을 확인할 수 있습니다.

한가지 코드를 넣어놓고 수정해보겠습니다.

수정 된 부분에 대해서 표시 해주는 기능이 있습니다.

세번째, 네번째 Uploading 을 해주었는데요.

commits 으로 들어갑니다

네번째 코드로 들어가봅니다

세번째 코드 에서 네번째 코드로 넘어오면서 수정된 부분이 표시가 됩니다.

이런 기능이 있는게 깃 입니다.

Vscode 에서 저장소를 서버로 만들기

Source control > Initialize Repository > SOURCE CONTROL 탭 확인

여기까지 됐다면, 나의

PC 에 git 저장소를 만든 것입니다.

EXPLORER 클릭 하여 파일을 하나 만들어 봅니다.

source control 에 숫자 (1) 이 뜨는것이 보이는데, 이것은 전체 코드 중에서 1개가 수정되었다는 뜻입니다.

예를들어 

work111.txt

work222.txt

work333.txt

work444.txt

 4개의 파일이 있다고 가정할 때, 하나의 파일이 수정 되었을 때

source control을 클릭하면 그 파일 하나만 보이게 됩니다.

첫번째 작업 입력 후 v 체크 합니다.

로그인이 안되있으니까 에러가 납니다.

로그인을 해야 하니까, 로그인을 해줍니다.

로그인 하는 방법

Terminal > new Terminal > 터미널 하단부 ▽ > Select default Profile > Git bash 선택

 bash 가 확인 되었습니다.

아래처럼 입력 합니다.

github.com 에서 가입한 메일주소 이어야 합니다.

gif config --global user.name "본인의 ID"

gif config --global user.email "본인의 메일주소"

체크버튼을 눌러 제출을 누르고 Yes 를 하면 이제 로그인 하라는 에러는 뜨지 않습니다.

Extension > git graph > install > git graph 클릭

설치가 되고 나면 git graph 클릭 해봅니다.

누가 무엇을 만들었는지 뜹니다.

작업 전/후가 나타나게 됩니다.

내가 수정한 포인트 들에 대해서 검토할 수 있는 기회의 시간입니다.

문제가 없다는걸 확인한 후

source control 타이틀 넣어주고 (두번째 수정)  [v] 체크로 confirm 해주면 업로드 됩니다.

git graph 들어가보면 두번째 수정 타이틀로 수정본이 탄생하였습니다.

Explorer > 

코드비교

세번째 수정 하다가 다시 이전으로 돌아갈 때

만약 에러가 뜬다면?

[V] 를 안 눌러줘서 뜬것입니다. confirm 후 다시 해보면 넘어갑니다.

네번째 수정작업을 만들어봅니다.

[V] 체크까지 진행하여 네번째 수정을 생성하여줍니다.

네번째 수정이 생성 되었네요.

네번째 수정에서 두번째 수정으로 되돌아가봅니다.

여기가 핵심!!!

두번째 수정으로 돌아왔습니다.

○ 두번째 수정 으로 되어 있는것을 확인할 수 있습니다.

두번째 수정 파일에서 코드를 추가 해보겠습니다.

여기는 나중에 정리 하겠습니다. 이고잉님 강의참조.

https://www.youtube.com/watch?v=ZMoB1SZ4Ceg&feature=youtu.be

git 이랑 VScode 를 연결 시켜봅니다.

git 에서 공간을 하나 만든 후 HTTP, 주소를 카피 합니다.

Remote > Add Remote .. 클릭 후 HTTP 주소 복사한 것을 붙여넣습니다.

주소 붙여넣고 엔터 > 이름 넣고 엔터 > Publish Branch 클릭

만약 github 로그인 하라고 한다면 로그인 하시면 됩니다.

다섯번째 수정 파일을 만든 후 업로딩 하려면

(사용자이름/master 가 네번째 수정에 머물러 있고, 다섯번째 수정으로 올라가지 않았다면)

Sync changes 를 눌러줘야 합니다.

Sync changes 를 눌러주지 않는다면 수정한 내용본은 로컬저장소에 머물러있게 됩니다.

github 저장소 복제하기

복제 하고자 하는 git 에 들어가서 code > 복사

폴더를 선택하여 주고 Select Repository Location 클릭

open 으로 복제한 파일을 열어봅니다

바탕화면에 복제가 되었네요

6번

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프로젝트를 다시 만들어보겠습니다.

우선 깨끗한 시작을 위하여 github 의 프로젝트는 모두 delete 해주었고,

새 프로젝트를 만들었습니다.

VScode 실행 > 파일 > 새창 > 소스제어 > 리포지토리 복제 > 붙여넣기 > Git-hub에서 복제 클릭

리포지토리 폴더를 선택하여 주고 위치 선택 클릭

새 파일 만들기 > test_list.py 파일을 만듭니다.

샘플 코드 작성

터미널 설정 > 기본 프로필 선택 > Git Bash 선택

Git Bash 선택

코드 실행하면 다음과 같이 나옴

소스제어 > 타이틀(첫번째 코딩) > 커밋

pip 업그레이드

pip install --user --upgrade pip

버전 확인

conda --version
conda -V

아나콘다 업데이트

conda update --all
 
conda update -n base -c defaults conda

설치된 가상환경 확인

conda info --env
conda env list

현재 가상환경 정보 확인

conda info

가상환경 새롭게 만들기

conda create -n [가상환경 이름] python=3.7
(추가하고자 하는 패키지를 이렇게 추가해줌)

python=버전 을 적어주면 해당 버전의 가상환경이 생성 됨

가상환경 지우기

conda env remove -n [가상환경 이름]

현재 가상환경에 설치된 패키지 확인

conda list

가상환경 활성화 시키기

conda activate [가상환경 이름]

가상환경 비활성화 시키기

conda deactivate

가상환경에 패키지 설치하기

conda install [패키지 이름]

버전을 지정하여 패키지 설치하기

pip3 install --user opencv-contrib-python==3.4.7.28
pip3 install --user opencv-contrib-python==4.2.0.32
pip3 install -U tensorflow==2.5.0

자주 쓰는 패키지 설치

pip3 install -U tensorflow scipy pandas scikit-learn seaborn pyyaml tqdm opencv-contrib-python==3.4.7.28


tensorflow 설치 하면 아래의 것들 함께 설치 됨(22.3.8 기준)

absl-py-1.0.0 
astunparse-1.6.3 
cached-property-1.5.2 
cachetools-5.0.0 
charset-normalizer-2.0.12 
flatbuffers-2.0 
gast-0.5.3 
google-auth-2.6.0 
google-auth-oauthlib-0.4.6 
google-pasta-0.2.0 
grpcio-1.44.0 
h5py-3.6.0 
idna-3.3 
importlib-metadata-4.11.2 
keras-2.8.0 
keras-preprocessing-1.1.2 
libclang-13.0.0 
markdown-3.3.6 
numpy-1.21.5 
oauthlib-3.2.0 
opt-einsum-3.3.0 
protobuf-3.19.4 
pyasn1-0.4.8 
pyasn1-modules-0.2.8 
requests-2.27.1 
requests-oauthlib-1.3.1 
rsa-4.8 six-1.16.0 
tensorboard-2.8.0 
tensorboard-data-server-0.6.1 
tensorboard-plugin-wit-1.8.1 
tensorflow-2.8.0 
tensorflow-io-gcs-filesystem-0.24.0 
termcolor-1.1.0 
tf-estimator-nightly-2.8.0.dev2021122109 
typing-extensions-4.1.1 
urllib3-1.26.8 
werkzeug-2.0.3 
wrapt-1.13.3 zipp-3.7.0

가상환경에 패키지 설치하기

conda uninstall [패지키 이름]

Jupyter notebook에서 접속할 수 있도록 가상환경 파이썬 환경 설정하기

conda install jupyter
conda install ipython notebook
python -m ipykernel install --user --name [가상환경이름] --display-name "[표시되는 이름]"

기존 가상환경 복제하기

conda create --name [새롭게 업데이트 시킬 가상환경 이름] --clone [기존에 만들어둔 가상환경 이름]

jupyter notebook 설치

pip install jupyter

입력시 타이머 설정 시간만 동작 후 타이머 리셋

TMON을 TON 으로 구현

[시뮬레이션 시작/끝] 버튼을 눌러 시뮬레이션 시작 이후에 (기능 동작 중일때)

회로를 수정하고 싶다면 

[시뮬레이션 끝] 을 눌러서 수정모드로 들어간 후에 작업을 해주는 것이 가장 기본이지만

도중에 [시뮬레이션 끝] 을 누르지 않고도 수정 할 수 있는 방법이 있습니다.

방법은 회로 작업 이후에

온라인 > 런 중 수정 시작 (단축키 : 컨트롤+Q) 를 눌러주면

아래와 같이 색상이 바뀌면서 자유롭게 수정이 가능하다.

수정 한 후에 다시 재적용 을 해줄때에는

온라인 > 런 중 수정쓰기 (단축키 : 컨트롤+W) 을 눌러주면 된다.

런 중 쓰기 모드를 종료 하려면 런 중 수정 종료 (컨트롤+U) 를 눌러준다.

github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

wikidocs.net/86378

BINARY 와 OTSU 옵션 두개를 or 로 묶어서 threshold 하는 함수이다.

이거 꽤나 강력하다.

물론 기본 옵션에서 tresh 값을 요리조리 바꿔가면서 나에게 가장 적절한 것 찾으면 되지만

잘 모르겠거나 쉽게 기본적인 threshold 를 쓰고 싶다면 위의 조합을 사용하는 것도 괜찮은 것 같아요.

import cv2

plate_img=cv2.imread('3.jpg')
cv2.imshow('A', plate_img)
cv2.waitKey(0)

gray = cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
threshold_value, plate_img = cv2.threshold(gray.copy(), thresh=0.0, maxval=255.0, 
				type=cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
print('threshold_value : ', threshold_value)
cv2.imshow('A', plate_img)
_, plate_img = cv2.threshold(gray.copy(), 147, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('B', plate_img)
cv2.waitKey(0)

threshold_value 값에서는 자동으로 할당 된 threshold 값이 얼마인지 확인이 가능하다.