Backend/Django

- 이미지 변환 RGB_img = cv2.cvtColor(results.imgs[0], cv2.COLOR_RGB2BGR) #첫번째 이미지만! encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100] success, a_numpy = cv2.imencode('.jpg', RGB_img, encode_param) image = a_numpy.tostring() image_url = get_img_url(image) - s3에 저장 def get_img_url(img): s3_client = boto3.client( 's3', aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY_ID, aws_secret_access_key=AWS_SECRET_ACCESS_KEY ) ..

코랩에서 yolov5 커스텀하고 장고에서 사용하기! 결과 얻기 hubconfig = os.path.join(os.getcwd(), '[ai app 이름]', 'yolov5') weightfile = os.path.join(os.getcwd(), '[ai app 이름]', 'yolov5', 'runs', 'train', 'garbage_yolov5s_results', 'weights', 'best.pt') model = torch.hub.load(hubconfig, 'custom', path=weightfile, source='local') results = model(img) 결과 보기 - 첫번째 사진(index = 0)의 판별된 결과만 가져오기 results_dict = results.pandas()...

# settings.py CELERY_BROKER_URL = 'amqp://rabbitmq:5672' CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['pickle','json'] CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://redis:6379' CELERY_TASK_SERIALIZER = 'pickle' CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Seoul' DATA_UPLOAD_MAX_MEMORY_SIZE = int(1e10) # redis cache CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache', 'LOCATION': 'redis:..

* S3나 로컬에 저장하는 과정 없이 받은 파일을 바로 전달해주고 싶었습니다! * 세팅은 아래 글을 봐주세요. 2022.08.03 - [분류 전체보기] - Django Celery+Redis+Rabbitmq docker setting # 이미지 전달 부분 im = Image.open(io.BytesIO(request.FILES.get('filename').read())) img_instance = { 'pixels': im.tobytes(), 'size': im.size, 'mode': im.mode, } post 로 폼데이터(이미지파일)를 받고 pickle형식으로 변환하여 전달합니다. # 이미지 받는 부분 img = Image.frombytes(image['mode'], image['size'], im..