[파이썬 ] PyQt5 Tutorial : 파이썬으로 만드는 나만의 GUI 프로그램

https://wikidocs.net/book/2165

소개
  • 한국어로 되어있는 PyQt5 자료가 많지 않아서 아래의 여러 튜토리얼과 강의의 예제를 정리하며 시작했습니다.
  • PyQt5의 설치부터 시작해서, 간단한 기능들을 익히고, 배포판의 제작까지, 쉬운 예제들로 설명합니다.
  • Windows 환경과 macOS 환경에서 테스트했습니다.
  • 잘못되거나 수정이 필요한 부분은 댓글 또는 메일(mundialistaaa@gmail.com)로 알려주세요.
  • 많은 조언 부탁드립니다.
  • 이 책의 주요 내용들을 웹사이트(http://codetorial.net)로 옮깁니다. (19/09/27)

순서

0. 소개 - Python과 PyQt5에 대해 간략하게 설명합니다.




1. 설치 - 개발 환경 구성을 위해 파이참과 아나콘다를 설치합니다.



2. 기초 - GUI 프로그램의 기본 기능에 대해 알아봅니다.



3. 레이아웃 - 구성 요소를 배치하는 방법에 대해 알아봅니다.



4. 위젯 - 유용하게 사용할 수 있는 다양한 위젯들을 알아봅니다.



5. 다이얼로그 - 사용자가 프로그램과 상호작용하는 방식에 대해 알아봅니다.



6. 시그널과 슬롯 - PyQt5에서의 이벤트 처리에 대해 알아봅니다.



7. 배포판 실행파일 만들기 - 작성한 프로그램을 실행파일로 만들어봅니다.



8. 프로그램 예제 - PyQt5를 활용한 유용한 프로그램들을 만들어봅니다.
9. 참고자료 - Python, PyQt5와 함께 사용할 수 있는 다양한 라이브러리를 소개합니다.



참고한 튜토리얼과 강의
  1. PyQt5 공식 문서 (http://pyqt.sourceforge.net/Docs/PyQt5/)
  2. pythonspot (https://pythonspot.com/gui/)
  3. zetcode (http://zetcode.com/gui/pyqt5/)
  4. opentutorials.org (https://opentutorials.org/module/544)
  5. tutorialspoint (https://www.tutorialspoint.com/pyqt/)
  6. udemy 강의1: Python Desktop Application Development with PyQt
  7. udemy 강의2: Create Simple GUI Applications with Python and Qt

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OpenPose를 이용한 사람의 움직임 감지(Human Pose Estimation) file:///D:/01-Tomato/work/work_AI/Posenet/Real-Time-Human-Pose-detection-in-browser-master/Real-Time-Human-Pose-detection-in-browser-master/poseNet%20with%20webcam/index.html 기존의 머신러닝을 사용하기 전에는 영상 내에서 인간의 움직임을 감지하기 위해서 Xbox의 "키넥트 센서"와 같은 전용 기기를 사용하여, 인간의 몸짓을 비롯한 제스처를 인식할 수 있었다. ​ 이번 포스팅에서는, 이러한 인간의 몸짓을 감지하기 위한 특수한 센서가 없이 순수하게 영상 데이터만으로 인간의 움직임을 추정하고 감지할 수 있는 Open Pose DNN에 대해 알아보고 이걸 이용해 간단하게 실습을 수행해보자. ​ 움직임 추정(Keypoint Detection) OpenPose는 딥러닝의 CNN 기반으로 이미지 혹은 영상을 입력 값으로 하여 객체의 위치 및 방향을 감지한다. OpenPose가 작동되는 신경망 아키텍처는 다음과 같다. 1. 좌측단의 입력 데이터를 VGGNet - 19 ​ 를 통해 수행된 Output 데이터의 특징(feature)을 강조한 상태로 출력하게 된다. ​ 2. 1번에서 출력된 Output을 2번의 분기를 통해 전파를 수행하게 되는데, 첫 번째 분기점에서는 전반적인 신체 부위의 특정(팔꿈치, 무릎 등)에 사용된다. ​ 3. 반복되는 Stage에 따라 가지를 거쳐서 confidence map 과 affinity field 를 구하게 되는데, 여기서 confidence map 은 인간의 관절 구조 등을 찾는데 사용되며, affinity field 는 추출된 관절 구조가 어떤 객체의 것인가에 대해 알아는데 사용된다. ​ 예를 들어
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