구차니의 잡동사니 모음

python 자체적으로 auto vectorization을 지원하는지 모르겠고

-O2 밖에 안되서 어떻게 될지 모르겠지만 혹시나 cython 이라던가 이쪽에서 지원하지 않을가 해서 검색해보니

먼가 하나 나와서 테스트 중

설치는 간단하고

[링크 : https://pypi.org/project/simsimd/]

확인도 간단한데

그나저나.. arm aarch64 에서는 neon이 활성화 되는데

10세대 모바일 프로세서에서는 왜.. haswell 이라고 하나만 활성화 될까? skylake 정도는 활성화 되어야 하는거 아닌가?

그런데 dot 이랑 cosine이랑 무슨 차이지 계산한 값이 많이 다른 느낌인데..

simsimd.cos()는 1 에서 빼줘야 맞다.

ppa 추가해서 원하는 버전 설치하고, update-alternatives로 연결하면 된다.

[링크 : https://askubuntu.com/questions/1251318/how-do-you-install-python3-7-to-ubuntu-20-04]

[링크 : https://sosodev.tistory.com/entry/Python-pyenv-특정-버전을-설치하기-Ubuntu]

패키지를 삭제했는데 바로 재설치가 되서

캐시되었다는 말을 검색해보니 cache purge를 통해 완전히 날리고 설치할수 있다고 한다.

해보니 확실히 처음부터 하긴 한다.

[링크 : https://ufris.tistory.com/61]

pip로 설치되는 녀석중 빌드가 필요한 녀석이 있는데

dlib가 원인을 알수 없으나(?) odroid-c2 / armbian 에서 1코어만 빌드하지만

nxp imx8mp evk 에서는 3코어로 빌드해서 어떤 옵션을 주어야 되는지

웬만한건 다 검색하고 해봐도 안되서 cmake 환경변수로 찾아보니 먼가 나왔고 시도하니 된다!

[링크 : https://cmake.org/cmake/help/latest/envvar/CMAKE_BUILD_PARALLEL_LEVEL.html#cmake-build-parallel-level]

문득 python을 빌드할때 어떤 옵션을 주고 했을까 궁금해서 찾아보는 중

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/10192758/how-to-get-the-list-of-options-that-python-was-compiled-with]

online python object beautifier로 이쁘게~

ubuntu 22.04 LTS desktop 64bit / Python 3.10.12

 대충검색해봐도 아키텍쳐 설정은 없는데 SSE, MMX, AVX 관련 설정은 없는 것 같고

[링크 : https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/x86-Options.html]

그렇다고 해서 -O2 까지만 보이니 vectorization은 지원안할꺼 같고...

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/7919304/gcc-sse-code-optimization]

테스트 해보니 haar 보다 프레임은 안나오고(한 10프레임?)

cpu 점유율은 1개 조지지만, 전체 로드율은 낮은 듯

[링크 : https://github.com/ageitgey/face_recognition]

     [링크 : https://wikidocs.net/227902]

[링크 : https://dlib.net/]

haar cascade

[링크 : https://bkshin.tistory.com/entry/컴퓨터-비전-1-하르-캐스케이드-얼굴-검출-Haar-Cascade-Face-Detection]

face_recognition 패키지

import cv2
import face_recognition

webcam = cv2.VideoCapture(0)

if not webcam.isOpened():
    print("Could not open webcam")
    exit()

while webcam.isOpened():
    status, frame = webcam.read()

    if status:
        face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
        print(face_locations)
        if len(face_locations) > 0:
            for iter in face_locations:
                cv2.rectangle(frame, (iter[1], iter[0]), (iter[3], iter[2]), (0,255,0), 2)
        cv2.imshow("test", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

webcam.release()
cv2.destroyAllWindows()

opencv2 / haar cascade

import cv2
import time

dirname = '/home/falinux/.local/lib/python3.10/site-packages/cv2/data/'

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(dirname + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(dirname + 'haarcascade_eye.xml')

cam = cv2.VideoCapture(0)
# cam.set(3, 160) # CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH
# cam.set(4, 120) # CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT
# cam.set(5, 20) # CV_CAP_PROP_FPS
# print(cam.get(3))
# print(cam.get(4))
# print(cam.get(5))

while True:
 ret_val, img = cam.read()
 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.05, 5)
 print(faces)
 for (x, y, w, h) in faces:
  img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
  roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
  roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
  eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
  for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
   cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)

 time.sleep(0.15)
 cv2.imshow("Cam Viewer", img)
#  cv2.imshow("Cam Viewer gray", gray)
 if cv2.waitKey(1) == 27:
     break

gpt 에서 c로 짠 코드를 python으로 바꾸어 달라니 희한한(?) 문법이 보여 검색해보니

패킹/언패킹이라는 모듈인 듯.

3f 하면 float 3개 인것 같은데

gpt에서는 왜 3f3f3f 이런식으로 했을까 걍 9f 하면 되지 않나 -ㅁ-?

[링크 : https://docs.python.org/ko/3/library/struct.html]

[링크 : https://plummmm.tistory.com/176]

창을 figure라고 하는 것 같은데

openCV는 창을 명시하고 그릴 데이터를 지정한다면

openGL은 선택을 하고 그리는 거라 순서가 필요한데

matplotlib은 openGL 처럼 그릴곳을 선택하고 그리는 컨셉을 사용한 듯.

>>> plt.ion() # 인터랙티브모드 전환 <matplotlib.pyplot._IonContext object at 0x71521b249b40> >>> plt.figure(1) # 여기서 Figure 1 이라는 창이 열림 <Figure size 640x480 with 0 Axes> >>> plt.plot([1,2,3]) # Figure 1 창에 그래프 그려짐 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7152194aead0>] >>> plt.figure(2) # 여기서 Figure 2 이라는 창이 열림 <Figure size 640x480 with 0 Axes> >>> plt.plot([2,3,4,5]) # Figure 2 창에 그래프 그려짐 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x71521a9c2410>] >>> plt.figure(1) # UI 상으로 변동은 없으나 Figure 1 창에 그리도록 선택 <Figure size 640x480 with 1 Axes> >>> plt.plot([2,3,4,5]) # Figure 1 창에 추가로 그려짐 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x71521a9eca30>]

[링크 : https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/multiple_figs_demo.html]

하나의 창 안에서 나누는건 subplot 인듯

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/41210823/display-multiple-images-in-subplots]

subplot을 생성하고 해도 되고

plt.plot() 으로 바로 한 것에 plt.cla() 해도 된다.

[링크 : https://m.blog.naver.com/hsy2569/221814138095]

linux 에서는 pulseaudio 쓰는 라이브러리가 유리하겠지?

[링크 : https://pypi.org/project/SoundCard/]

[링크 : https://soundcard.readthedocs.io/en/latest/]