Python/ django
58.9K subscribers
2.08K photos
61 videos
47 files
2.79K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
加入频道
👁‍🗨 Running YOLOv7 algorithm on your webcam using Ikomia API

Запуск алгоритма YOLOv7 на веб-камере с помощью Ikomia API

pip install ikomia
from ikomia.dataprocess.workflow import Workflow
from ikomia.utils import ik
from ikomia.utils.displayIO import display
import cv2

stream = cv2.VideoCapture(0)

# Init the workflow
wf = Workflow()

# Add color conversion
cvt = wf.add_task(ik.ocv_color_conversion(code=str(cv2.COLOR_BGR2RGB)), auto_connect=True)

# Add YOLOv7 detection
yolo = wf.add_task(ik.infer_yolo_v7(conf_thres="0.7"), auto_connect=True)

while True:
ret, frame = stream.read()

# Test if streaming is OK
if not ret:
continue

# Run workflow on image
wf.run_on(frame)

# Display results from "yolo"
display(
yolo.get_image_with_graphics(),
title="Object Detection - press 'q' to quit",
viewer="opencv"
)

# Press 'q' to quit the streaming process
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# After the loop release the stream object
stream.release()

# Destroy all windows
cv2.destroyAllWindows()


Github
Docs

@pythonl
💛 Python Enchantment: Crafting a Face Recognition App with DeepFace

Очарование Python: Создание приложения для распознавания лиц с помощью DeepFace

Шаг 1: Импорт библиотеки (рис 1.)
Шаг 2: Создание графического интерфейса и подключение к базе данных (рис 2.)
Шаг 3: Выбор первого изображения (рис 3.)
Шаг 4: Выбор второго изображения (рис 4.)
Шаг 5: Сохранение в базе данных (рис 5.)
Шаг 6: Анализ изображений (рис 6.)
Шаг 7: Добавление рамок и кнопок (рис 7.)

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❄️FreezeGun: Let your Python tests travel through time

Unit tests require static input, but time is dynamic and constantly changing. With FreezeGun, you can freeze time to a specific point, ensuring accurate verification of the tested features.

Юнит-тесты требуют ввода статических данных, но время постоянно меняется. С помощью FreezeGun можно "заморозить" время до определенной точки, обеспечив точную проверку тестируемых функций.

Github

@pythonl
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦙 Code Llama

The most powerful AI assistant for writing Python code.

Мощнейший ИИ-инструмент с открытым исходным кодом, для написания качественного кода Python и не только.


Github
Docs
Post

@pythonl
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📉Time-series machine learning at scale

Powerful Python library for production-ready global forecasting and time-series feature engineering.

functime - это мощная библиотека на языке Python, предназначенная для построения моделей прогнозирования и построения временных рядов.

Github

@pythonl
🖥 Generate API docs under a minute in Django

Создание документации по API за минуту в Django

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👁Savant: Supercharged Computer Vision and Video Analytics Framework on DeepStream

Savant — это Python-фреймворк от NVIDIA для компьютерного зрения и видеоаналитики.

Простой в использовании, масштабируемый и гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений CV.


git clone https://github.com/insight-platform/Savant.git
cd Savant/samples/peoplenet_detector
git lfs pull


Github

@pythonl