구차니의 잡동사니 모음

수익안내는 내가 이상한건가?

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]

오늘 심심해서 수다나 떨려고(!) 접속했는데

GPT-4o 제한적인 접근이 가능하다고 해서 지금 사용해 보기 눌렀는데

정작 차이는 없는것 같은데.. 모르겠다

결제 쪽에서도 GPT-3.5가 기본이고 GPT-4o에 제한적 엑세스라는데, 어떤 의미로 "제한"인진 모르겠다.

GPT-4o 맞냐니가 맞다는데.. 믿어야 하나?

10개 질문했는데 5시간 뒤에 풀린다네..

횟수의 제한이었군!

10개 질문이 끝나서 GPT-3.5로 전환 된 이후 질문에 대한 답.

그런데.. 자신의 모델을 알려주는게 더 신기한 학습이네.. 어떻게 자기의 버전을 아는거지?

subplot을 생성하고 해도 되고

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

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

좋은 날은 아니지만 그렇다고 해서 잊혀지기에는 위험한 반성해야 하는 하루.

태극기 다는 곳도 점점 줄어가고

언론에서도 점점 안다루는 느낌..

냈더니 하루는 취소해야 할지도 모르겠다는 말도 안되는 상황 발생

그 와중에 일단 급여는 오른걸로 바로 받음

실질임금 고려하면 오히려 마이너스가 된 것 같지만

오른걸로 일단 만족을 해야하나..

mosquitto 는 broker(서버 역할)

mosquitto-client는 client 역할을 하는 프로그램이다.

publish는 메시지를 송신하고, subscribe는 메시지를 수신한다.

[링크 : https://sonjuhy.tistory.com/34]

[링크 : https://changun516.tistory.com/201]

openCV를 파이썬에서 사용할때

highGUI를 쓰면 편하긴 한데..

cv2.imshow()를 쓰려고 하면, cv2.waitKey()를 써서 멈춰줘야만 해서 인터프리터에서 쓰기가 힘들다

matplotlib을 plt.ion() 으로 인터랙티브 모드 켜게 되면

matplotlib의 plot이 독립 쓰레드로 작동해서 opencv의 highGUI 처럼 멈추지 않고 작동한다.

plt.imshow()는 단순하게 이미지 포인터를 바꾸어 주고

plt.pause()를 통해 데이터를 실제 GUI에 갱신할 시간을 벌어주고

plt.show()를 통해 이미지를 업데이트 한다.

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/47172219/how-can-i-use-matplotlib-in-real-time]

openCV가 v4l로 이미지를 획득할때는 BGR로 받고, matplotlib은 RGB로 표현하니, 위의 예제를 실행하면 사람이 스머프가 된다.

[링크 : https://tempdev.tistory.com/32]

전체 코드를 보면 아래와 같이 되는데.. cv2.imshow() 보다 많이 느린 느낌.. 딱 테스트용으로만 쓸 수 있을 듯

linux 에서는 pulseaudio 쓰는 라이브러리가 유리하겠지?

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

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

노치필터 BRF(Band Rejection Filter), BSF(Band Stop)

THD+N 계산하기 위해 노치 필터를 적용한다고 어디서 본 거 같은데..

thd+n

[링크 : https://kr.mathworks.com/help/audio/ug/thd-n-measurement-with-tone-tracking.html]

band rejection filter / band stop filter

q값 = 중심주파수 / 대역폭

-3db 100Khz / 100hz = 100 (Q)

[링크 : https://m.blog.naver.com/dejc2000/221541137592]

Q값이 커질수록 selective한 필터

[링크 : https://blog.naver.com/85mighty/221153177677]

notch python

[링크 : https://hadaney.tistory.com/m/7]