<img src="/TIL/assets/img/2024-07-09-TradingLabsInsaneIndicatorEnsemble_0.png" />

여러분 안녕하세요! 또 다른 백테스트 결과로 돌아왔어요. TradingLab이 "꼭 시도해봐야 할"이라고 한 미친 듯한 지표 앙상블을 사용한 비디오를 올렸던데요. 여기서 비디오를 보실 수 있어요:

하지만, 저는 그의 전략이 정말 그렇게 좋을지 궁금해졌어요. 그래서 테스트를 해보려고 해요. 함께 해요!

# 어떤 지표를 사용할까요?



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TradingLab은 TradingView에서 사용 가능한 두 지표에 중점을 둡니다:

## 1) colinmck가 만든 EMA Trend Meter

이 지표(또는 사용될 부분)은 단순히 종가를 기반으로 네 개의 EMA를 활용하고 모든 세 EMA가 기준선 EMA 위에 있는지 확인합니다. Python 코드는 다음과 같습니다:

```js
import talib

def ema_trend_meter(close, len0=13, len1=21, len2=34, len3=55):
    ema0 = talib.EMA(close, timeperiod=len0)
    ema1 = talib.EMA(close, timeperiod=len1)
    ema2 = talib.EMA(close, timeperiod=len2)
    ema3 = talib.EMA(close…
```

TradingLab의 Insane 지표 모음 활용법

위반 시 해고 조치를 받을 수 있습니다.

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-BecomeaBetterCoder10Tips_0.png)

수백 개, 아니면 수천 개의 Python 최상의 관례들이 있습니다. 누구든 물으면 약간 다른 버전의 관례를 듣게 될 것입니다.

인터넷은 모든 사람이 의견을 표현할 권리를 주었습니다. 심지어 제게도요. 그러나 이 글에서는 절대로 변할 수 없는 20가지 Python 최상의 관례에 대해 다룰 것입니다.



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## 팁 1: 함수는 매개변수와 반환 유형을 명시해야 합니다

함수를 정의할 때, 매개변수의 유형과 함수의 결과가 반환하는 데이터 유형을 항상 명시하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 당신과 팀의 개발자들이 항상 시각적으로 이해를 얻기 위해 print 문을 사용하지 않고도 무엇을 기대해야 하는지 알 수 있습니다.

좋은 예시:

```js
def greet(name: str) -> None:
  """사용자를 이름으로 인사합니다."""
  print(f"안녕, {name}!")

def calculate_area(length: int, width: int) -> int:
  """사각형의 면적을 계산합니다."""
  area = length * width
  return area
```



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좋은 점:

```python
def do_something():
  print("이 함수는 어떤 일을 수행하지만 무엇을 하는 지 명확하지 않아요!")

# 함수 호출
do_something("이것은 실수입니다!")  # 오류를 발생시킬 수 있어요
```

## 팁 2: 함수는 동일한 추상화 수준에 있어야 합니다

함수가 동일한 추상화 수준에 있을 때, 우리는 함수가 단일하고 명확한 작업을 수행해야 한다는 것을 의미합니다. 해당 작업은 함수 내에서 일관된 추상화 수준이어야 합니다. 다시 말해, 함수는 특정 세부 수준이나 복잡성에 집중해야 하며, 모든 함수의 작업은 해당 동일한 수준에서 작동해야 합니다.



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좋은 예시:

```python
def calculate_average(numbers):
    total = sum(numbers)
    count = len(numbers)
    average = total / count
    return average
```

나쁜 예시:

```python
def get_numbers():
    numbers = [2, 3, 4, 1, 4, 1, 416, 6]
    return numbers

def calculate_average():
    numbers = get_numbers()
    numbers_plus_30 = [num + 30 for num in numbers]

    total = sum(numbers_plus_30)
    count = len(numbers)
    average = total / count
    return average

calculate_average()
```



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</script>

## 팁 3: 함수는 작게 작성하세요

함수는 재사용 가능하도록 의도되었습니다. 그리고 함수가 커질수록 재사용 가능성이 줄어듭니다. 이는 함수가 하나의 일만 수행해야 하는 이유와도 관련이 있습니다. 함수가 하나의 일만 한다면, 그 함수가 작을 가능성이 높습니다.

## 팁 4: 개방 폐쇄 원칙

개방 폐쇄 원칙(Open Closed Principle, OCP)은 클래스, 메소드 또는 함수는 확장에 대해 열려 있어야 하지만 수정에 대해서는 닫혀 있어야 한다는 원칙입니다. 이는 정의된 클래스, 메소드 또는 함수가 코드를 변경하지 않고도 쉽게 재사용하거나 여러 인스턴스에 대해 확장할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다.



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예를 들어, 주소라는 클래스가 있다고 가정해 봅시다.

```js
class Address:
    def __init__(self, country):
        self.country = country

    def get_capital(self):
        if self.country == 'canada':
            return "ottawa"
        if self.country == 'america':
            return "Washington D.C"
        if self.country == 'united Kingdom':
            return "London"

address = Address('united Kingdom')
print(address.get_capital())
```

이 코드는 OCP를 따르지 못합니다. 새로운 국가가 추가될 때마다 해당 국가에 대한 if 문을 새로 작성해야 합니다. 지금은 간단해 보일 수 있지만, 상상해 보세요. 100개 이상의 국가를 고려해야 한다면 어떻게 될까요?

이것이 바로 OCP가 필요한 이유입니다.



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</script>

```python
capitals = {
    'canada': "Ottawa",
    'america': "Washington D.C",
    'united Kingdom': "London"
}

class Address:
    def __init__(self, country):
        self.country = country

    def get_capital(self):
        return capitals.get(self.country, "Capital not found")

address = Address('united Kingdom')
print(address.get_capital())
```

## 팁 5: 가능하면 주석을 피하세요

주석은 가짜 진실의 모습을 취할 수 있습니다. 코드가 실제로 무엇을 하는지에서 다른 사람이 말한 것이 무엇인지로 독자의 마음을 벗어나게 합니다.

시간이 흐르고 코드가 업데이트나 변경을 받는 경우에 매우 문제가 될 수 있습니다. 어느 순간 주석은 거짓이 되고 모두가 이제 모두가 거짓을 통해 진실을 관찰해야 합니다.



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</script>

코멘트는 가능하면 피해야 합니다. 코멘트는 독자가 과거의 여러분의 사고를 상속하도록 강요합니다. 함수나 클래스가 변경된 경우, 대부분 코멘트는 함께 변경되지 않습니다. 대부분 코멘트는 독자가 앞으로 생각하는 것을 방해합니다.

코멘트는 작성자가 명확하고 설명적인 클래스, 함수 또는 변수 이름을 제공할 능력이 부족했음을 의미합니다. 이는 프로그래머의 태도가 열악하다는 것을 드러내며, 팀이 그러한 태도를 상속하도록 강요합니다.

## 팁 6: 매직 넘버를 피하세요

매직 넘버는 나중에 변경될 수 있는 하드코딩된 값입니다. 그러나 이는 업데이트하기 어려울 수도 있습니다.



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예를 들어, "Your Orders" 개요 페이지에 표시되는 마지막 50개 주문이 있는 페이지가 있다고 가정해 보겠습니다. 여기서 50은 '매직 넘버'입니다. 즉, 표준 또는 관례를 통해 설정된 숫자가 아니라 규격에 명시된 이유에 따라 임의로 설정한 숫자입니다.

이제 50이 다양한 위치에 있습니다 — SQL 스크립트( SELECT TOP 50 \* FROM orders), 웹사이트(Your Last 50 Orders), 주문 로그인(for (i = 0; i < 50; i++)) 및 가능한 많은 다른 위치에 있습니다.

좋은 방법:

```js
NUM_OF_ORDERS = 50
SELECT TOP NUM_OF_ORDERS * FROM orders
```



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좋지 않은 방법:

```js
SELECT TOP 50 * FROM orders
```

## 팁 7: 깊은 중첩 피하기

루프, 조건문 또는 함수 내에서 중첩된 수준을 제한하여 가독성을 향상시키세요.



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좋아요:

```js
if x and y:
    do_something()
```

나쁘죠:

```js
if x:
    if y:
        do_something()
```



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## 팁 8: 경로 하드코딩을 피하세요

파일 경로나 URL을 하드코딩하는 것을 피하고, 대신 설정 파일이나 환경 변수를 사용하세요.

좋은 예시:

```js
import os
file_path = os.getenv("FILE_PATH")
```



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</script>

좋은 점 9: 클래스는 작아야 해요

그렇다! 클래스도 가능한 작아야 해요. 함수처럼 말이죠.



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</script>

함수의 크기는 해당 함수의 라인 수에 의해 결정되지만, 클래스의 크기는 해당 클래스가 가진 책임의 수에 의해 결정됩니다.

일반적으로, 클래스 이름은 해당 클래스가 가질 수 있는 책임의 종류를 나타냅니다. 그러나 이름이 모호하거나 너무 일반적일 때는 대부분 해당 클래스에 너무 많은 책임을 부여하고 있는 것입니다.

이는 SRP (단일 책임 원칙)로 돌아가게 됩니다. 이 원칙에 따르면 클래스는 변경되어야 하는 이유 즉, 하나의 책임만 가져야 합니다.

## 팁 10: 복잡한 삼항 표현식을 피하세요



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너무 복잡한 삼항식 사용을 최대한 자제해주세요. 코드를 이해하기 쉽도록 가독성을 우선시하여 작성해주세요.

좋은 예시:

```js
if number % 2 == 0:
    result = "even"
elif number % 3 == 0:
    result = "odd"
else:
    result = "neither"
```

나쁜 예시:



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<script>
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</script>

```js
result = "even" if number % 2 == 0 else "odd" if number % 3 == 0 else "neither"
```

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더 나은 프로그래머가 되는 10가지 팁


<img src="/TIL/assets/img/2024-07-09-Kolmogorov-ArnoldNetworksforMathematicalDiscovery_0.png"/>

이전 논문인 Kolmogorov-Arnold Networks 해석에서 MIT에서 개발한 새로운 프레임워크인 KAN의 매커니즘을 소개했습니다. KAN 뒤에 있는 이론인 Kolmogorov-Arnold Representation Theorem을 면밀히 연구한 결과, KAN이 많은 수학 문제를 해결할 뿐만 아니라 발견을 할 수 있다는 것을 깨달았습니다.

KAN의 한 가지 인상적인 특징은 데이터를 특정한 기호 형식(수학적 공식)으로 표현하는 상징적 회귀입니다. 이 도구는 회귀 공식을 기반으로 분류 문제에 사용되어 분할을 해석 가능하게 만들 수 있습니다. 그러나 실제 데이터에서 정확한 공식을 찾는 것은 어렵습니다. 데이터의 복잡성과 잡음 때문에 로그 및 지수 함수와 같은 매개 변수 형식을 사용해 설명하기 어려울 수 있습니다. 이를 개선하는 한 가지 방법은 더 좋은 공식을 제공할 수 있는 다층 KAN을 사용하는 것입니다. 그러나 이로 인해 수학 공식이 너무 복잡할 수 있어 분류를 해석하기 어렵게 만들 수 있습니다.

데이터를 사용하여 수학을 연구하는 데 KAN을 사용하는 특히 그 상징적 회귀를 사용하는 것은 장점이 있을 수 있습니다. 수학 규칙이 존재한다면 KAN은 규정을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.


수학적 발견을 위한 Kolmogorov-Arnold 네트워크 소개

![SOLID principles in Python](/TIL/assets/img/2024-07-09-SOLIDprinciplesinPython_0.png)

# SOLID이란 무엇인가요?

객체 지향 프로그래밍은 모든 프로그래머의 도구 상자에서 매우 유용한 도구입니다. 그러나 사용할 때 대부분의 사람들이 빠지는 흔한 함정이 있습니다.

SOLID 원칙은 이러한 함정을 피하고 깔끔하고 유지보수 가능한 코드를 작성하는 데 도움이 되는 일련의 지침입니다.



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<script>
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</script>

"SOLID"은 다음을 나타내는 머리글자입니다:

- 단일 책임 원칙 (SRP)
- 개방/폐쇠 원칙 (OCP)
- 리스코프 치환 원칙 (LSP)



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<script>
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</script>

- 인터페이스 분리 원칙

- 의존성 역전 원칙

## 1. 단일 책임 원칙 (SRP)

로버트 C. 마틴 (a.k.a 아저씨 밥)이 "OOD의 원칙"이라는 기사에서 만들어진 단일 책임 원칙은 다음과 같습니다.



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</script>

한 클래스는 한 가지 책임만 가져야 합니다. 한 클래스가 여러 가지 일을 한다면, 여러 클래스로 분리해야 합니다.

간단한 예를 통해 이를 설명해보겠습니다. 우리가 Google 드라이브 또는 Dropbox에서 객체를 읽고 쓰는 클래스가 있다고 가정해 봅시다.

```js
class StorageClient:
    _instance = None
    _google_client = None
    _dropbox_client = None

    def __init__(self, google_credentials, dropbox_credentials) -> None:
        self._google_client = "Google 클라이언트"
        self._dropbox_client = "Dropbox 클라이언트"

    @classmethod
    def get_or_create_instance(cls, google_credentials, dropbox_credentials) -> "StorageClient":
        if not cls._instance:
            cls._instance = StorageClient(google_credentials, dropbox_credentials)

        return cls._instance

    def read_from_google(self, key):
        ...

    def upload_to_google(self, key, value):
        ...

    def read_from_dropbox(self, key):
        ...

    def upload_to_dropbox(self, key, value):
        ...
```

이 클래스의 문제는 두 가지 책임을 가지고 있다는 점입니다. Google 드라이브 및 Dropbox에서 객체를 읽고 쓰는 데에 대한 별도의 로직을 구현해야 합니다. SRP를 준수하기 위해 이 클래스를 GoogleStorageClient와 DropboxStorageClient로 분리할 수 있습니다.



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<script>
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</script>

```js
class GoogleStorageClient:
    _instance = None
    _google_client = None

    def __init__(self, google_credentials) -> None:
        self._google_client = "Google client"

    @classmethod
    def get_or_create_instance(cls, google_credentials) -> "GoogleStorageClient":
        if not cls._instance:
            cls._instance = GoogleStorageClient(google_credentials)

        return cls._instance

    def read(self, key):
        ...

    def upload(self, key, value):
        ...


class DropboxStorageClient:
    _instance = None
    _dropbox_client = None

    def __init__(self, dropbox_credentials) -> None:
        self._dropbox_client = "Dropbox client"

    @classmethod
    def get_or_create_instance(cls, dropbox_credentials) -> "DropboxStorageClient":
        if not cls._instance:
            cls._instance = DropboxStorageClient(dropbox_credentials)

        return cls._instance

    def read(self, key):
        ...

    def upload(self, key, value):
        ...
```

조금 더 상세하게 작성하더라도, 두 클라이언트를 개별적으로 개발하고 코드를 더 유지보수하기 쉽게 만듭니다. 예를 들어 Google 클라이언트를 작업하는 사람은 Dropbox 클라이언트의 작동 방식을 알 필요가 없으며 그 반대도 마찬가지입니다.

## 2. 개방/폐쇄 원칙 (OCP)

버트랜드 메이어는 1988년 저술한 "객체지향 소프트웨어 구성"에서 개방-폐쇄 원칙을 처음 제안한 것으로 일반적으로 알려져 있습니다. 그러나 1990년대에 이 원칙은 언클 밥이 1996년에 발표한 "개방-폐쇄 원칙"으로 현재의 형태로 재정의되었습니다.



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</script>

개방/폐쇄 원칙은 다음을 의미합니다:

클래스에 새 기능을 추가할 수 있어야 하며 기존 코드를 변경하지 않아도 됩니다.

예를 들어, 다음 클래스는 개방/폐쇄 원칙을 위반합니다:

```js
class Vehicle:
    def __init__(self, vehicle_type, **kwargs) -> None:
        self.vehicle = vehicle_type
        if self.vehicle_type == "car":
            self.tires = kwargs["tires"]
            self.mode = kwargs["mode"]
        elif self.vehicle_type == "boat":
            self.motors = kwargs["motors"]
            self.mode = kwargs["mode"]

    def get_specifications(self) -> str:
        if self.vehicle_type == "car":
            return f"This {self.vehicle_type} has {self.tires} tires and can drive on {self.mode}."
        elif self.vehicle_type == "boat":
            return f"This {self.vehicle_type} has {self.motors} motors and can float on {self.mode}."
```



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이 클래스의 문제점은 새로운 차량, 예를 들어 비행기를 추가하려면 기존 클래스를 수정해야 한다는 것입니다.

기존 코드를 수정하는 것은 위험할 수 있으며 버그를 도입할 수도 있고 유닛 테스트를 실패할 수도 있습니다.

대신 추상 기본 클래스를 정의하고 상속을 사용하여 클래스가 개방/폐쇄 원칙을 따르도록 할 수 있습니다.

```js
from abc import ABC, abstractmethod

class Vehicle(ABC):
    def __init__(self, mode) -> None:
        self.mode = mode

    @abstractmethod
    def get_specifications(self) -> str:
        ...

class Car(Vehicle):
    def __init__(self, tires) -> None:
        super().__init__("lane")
        self.tires = tires

    def get_specifications(self) -> str:
        return f"This car has {self.tires} tires and can drive on {self.mode}."

class Boat(Vehicle):
    def __init__(self, motors) -> None:
        super().__init__("water")
        self.motors = motors

    def get_specifications(self) -> str:
        return f"This boat has {self.motors} motors and can float on {self.mode}."

class Plane(Vehicle):
    def __init__(self, engines) -> None:
        super().__init__("air")
        self.engines = engines

    def get_specifications(self) -> str:
        return f"This plane has {self.engines} engines and can fly through the {self.mode}."
```



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<script>
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</script>

이제 새 차량을 추가하고 싶다면, 단순히 Vehicle 클래스를 상속하고 get_specifications 메서드를 구현하는 새 클래스를 생성하면 됩니다.

## 3. 리스코프 치환 원칙 (LSP)

리스코프 치환 원칙은 1987년 OOPSLA 컨퍼런스에서 Barbara Liskov에 의해 소개되었습니다. 이 원칙은 다음과 같습니다:

다시 말해, 만약 `S`가 `T`의 서브 클래스라면, `T` 타입의 객체를 `S` 타입의 객체로 대체할 수 있어야 하며, 프로그램의 기능을 변경하지 않아야 합니다.



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<script>
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</script>

예를 들어, 다음과 같은 클래스를 고려해보세요:

```python
class Person:
    def __init__(self, name, age) -> None:
        self.name = name
        self.age = age

    def get_name(self) -> str:
        return self.name

    def vote(self, give_vote) -> int:
        if give_vote:
            return 1
        return 0

class Child(Person):
    def __init__(self, name, age) -> None:
        super().__init__(name, age)

    def vote(self) -> None:
        raise NotImplementedError("어린이는 투표할 수 없습니다.")
```

이 코드의 문제는 Child 클래스가 리스코프 치환 원칙을 위반한다는 것입니다. Person 타입의 객체를 Child 타입의 객체로 대체하려고 하면, 예를 들어 vote 메서드를 사용하려고 할 때 프로그램이 예상대로 동작하지 않을 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 Person을 추상 기본 클래스로 변환하고, 그것을 상속하는 Child와 Adult 두 클래스를 만들면 됩니다.



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<script>
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</script>

from abc import ABC, abstractmethod

class Person(ABC):
def **init**(self, name, age) -> None:
self.name = name
self.age = age

    def get_name(self) -> str:
        return self.name

class Child(Person):
def **init**(self, name, age) -> None:
super().**init**(name, age)

    def go_to_school(self) -> None:
        print(f"{self.name} is going to school.")

class Adult(Person):
def **init**(self, name, age) -> None:
super().**init**(name, age)

    def vote(self) -> int:
        return 1

이제 프로그램의 정확성에 영향을 주지 않고 Person 유형의 객체를 Child 또는 Adult 유형의 객체로 대체할 수 있습니다.

## 4. Interface Segregation Principle (ISP)

인터페이스 분리 원칙(Interface Segregation Principle, ISP)은 Uncle Bob이 만들었습니다. 이 원칙은 다음과 같이 설명합니다:



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<script>
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</script>

큰 인터페이스를 피해야 합니다. 이는 모든 클라이언트가 구현하는 인터페이스 메서드를 사용하지 않는 대규모 인터페이스를 의미합니다.

예를 들어, 다음과 같은 인터페이스를 고려해 보세요:

```python
from abc import ABC, abstractmethod

class Printer(ABC):
    def scan(self) -> None: ...

    def fax(self) -> None: ...

    def print(self) -> None: ...


class SimplePrinter(Printer):
    def scan(self) -> None:
        raise NotImplementedError("This printer cannot scan.")

    def fax(self) -> None:
        raise NotImplementedError("This printer cannot fax.")

    def print(self) -> None:
        print("Printing...")


class AdvancedPrinter(Printer):
    def scan(self) -> None:
        print("Scanning...")

    def fax(self) -> None:
        print("Faxing...")

    def print(self) -> None:
        print("Printing...")
```

이 경우, SimplePrinter 클래스는 scan 및 fax 메서드가 필요하지 않지만, Printer 인터페이스를 구현하므로 이들을 구현해야 합니다. 이는 인터페이스 격리 원칙을 위반하는 것입니다.



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</script>

그 대신, Printer 인터페이스를 Scanner, Fax 및 Printer 세 개의 별도의 인터페이스로 분리할 수 있습니다.

```js
from abc import ABC, abstractmethod


class Scanner(ABC):
    @abstractmethod
    def scan(self) -> None:
        ...


class Fax(ABC):
    @abstractmethod
    def fax(self) -> None:
        ...


class Printer(ABC):
    @abstractmethod
    def print(self) -> None:
        ...


class SimplePrinter(Printer):
    def print(self) -> None:
        print("Printing...")


class AdvancedPrinter(Scanner, Fax, Printer):
    def scan(self) -> None:
        print("Scanning...")

    def fax(self) -> None:
        print("Faxing...")

    def print(self) -> None:
        print("Printing...")
```

이제 SimplePrinter 클래스는 Printer 인터페이스만 구현하면 되고, AdvancedPrinter 클래스는 세 인터페이스를 모두 구현할 수 있습니다.

이 방식을 통해 코드를 이해하기 쉽게 만들고 SimplePrinter 클래스에 불필요한 메서드가 필요 없어졌습니다.



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</script>

## 5. 의존성 역전 원칙

언클 밥이 만든 의존성 역전 원칙은 다음과 같습니다:

이 원칙은 고수준 모듈과 저수준 모듈을 결합을 느슨하게 하기 위해 그들 사이에 추상화 계층을 도입하는 것에 관한 것입니다. 이를 통해 결합이 적고 유연한 시스템을 만들 수 있습니다.

다음은 의존성 역전 원칙을 위반하는 예시입니다. 고수준 모듈인 PaymentService가 저수준 모듈인 PaypalProcessor에 직접 의존하는 것입니다:



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<script>
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</script>

```python
class PaypalProcessor:
    def process_payment(self, amount):
        print(f"Processing payment of ${amount} via PayPal")


class PaymentService:
    def __init__(self) -> None:
        self.payment_processor = PaypalProcessor()

    def perform_payment(self, amount):
        self.payment_processor.process_payment(amount)


payment_service = PaymentService()
payment_service.perform_payment(100)
```

만약 다른 결제 게이트웨이로 전환하고 싶다면, PaymentService 클래스를 수정해야 하는데 이는 개방-폐쇄 원칙을 위배합니다.

대신, 우리가 결제를 처리하는 PaymentService 고수준 모듈과 PayPal, Stripe와 같은 다른 결제 게이트웨이와 상호 작용할 수 있는 추상 인터페이스인 PaymentProcessor가 있는 것으로 가정해 봅시다.

```python
from abc import ABC, abstractmethod


class PaymentProcessor(ABC):
    @abstractmethod
    def process_payment(self, amount):
        pass


class PayPalPaymentProcessor(PaymentProcessor):
    def process_payment(self, amount):
        print(f"Processing payment of ${amount} via PayPal")


class StripePaymentProcessor(PaymentProcessor):
    def process_payment(self, amount):
        print(f"Processing payment of ${amount} via Stripe")


class PaymentService:
    def __init__(self, payment_processor):
        self.payment_processor = payment_processor

    def perform_payment(self, amount):
        self.payment_processor.process_payment(amount)


paypal_processor = PayPalPaymentProcessor()
payment_service = PaymentService(paypal_processor)
payment_service.perform_payment(100)
```



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</script>

이렇게하면 PaymentService 클래스는 특정 결제 프로세서 구현에 의존하지 않습니다. 대신 PaymentProcessor 인터페이스에 의존하고 있어서 PaymentService 클래스를 수정하지 않고도 다양한 결제 프로세서 간에 전환할 수 있습니다.

# 결론

SOLID 원칙은 깨끗하고 유지보수 가능하며 유연한 코드를 작성하는 데 도움이 되는 일련의 지침입니다. 이러한 원칙을 따르면 이해하기 쉬우며 테스트하고 유지하기 쉬운 코드를 만들 수 있습니다. 이러한 원칙에 적응하는 데는 시간이 걸릴 수 있지만, 확실히 더 나은 프로그래머가 되고 더 나은 소프트웨어를 만들 수 있도록 도와줄 것입니다. 이들은 가이드라인이며 절대적인 규칙이 아니므로 현명하게 사용하고 특정 요구사항에 맞게 적용하십시오.

파이썬에서 SOLID 원칙 적용하는 방법

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-09-7ThingsIShouldveLearntMuchEarlierForPythonFunctions_0.png)

파이썬에 대한 내 이해력이 더 좋았을 텐데, 이런 것들을 내 여정에서 이른 시일 내에 어떻게든 배웠더라면 훨씬 더 좋았을 텐데요. 하지만 인생은 인생대로이고, 늦게 배우는 것은 결코 늦기보다는 낫습니다.

# 1) 타입 힌팅

```python
def magic(a, b):
  return a + b
```



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</script>

파이썬은 동적으로 타입이 지정되기 때문에 변수 데이터 유형이 실행 중에 결정되어서 저렇게 함수를 작성할 수 있습니다.

```js
def magic(a:int, b:int) -> int:
  return a + b
```

^ 위와 똑같은 함수를 작성하지만, 타입 힌트를 추가했습니다.

- a는 정수여야 합니다.
- b는 정수여야 합니다.
- 함수의 반환 값도 정수여야 합니다.



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<script>
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</script>

코드베이스가 커질수록 타입 힌팅은 우리 코드를 가능한 한 사람이 읽기 쉽게 만드는 데 매우 중요해집니다. 1만 개의 함수가 있다고 상상해보세요. 이때 이 함수들이 어떤 데이터 유형을 취하는지와 반환하는 유형을 추론해야 한다면 정말 즐겁지 않을 것입니다.

```js
def test1(ls: list[int], x:float) -> list[float]:
  # 작업들
```

^ ls는 float의 리스트여야 하고, x는 float이어야 하며, 이 함수는 float의 리스트를 반환해야 합니다

파이썬 함수 사용법을 일찍 배웠어야 했던 7가지 팁

![image](/TIL/assets/img/2024-07-09-5WaystoConvertPDFtoWordinPythonAComparisonGuide_0.png)

PDF 문서를 편집 가능한 Microsoft Word 파일로 변환하면 변경 사항을 가할 수 있고 주석을 추가하며 PDF 콘텐츠에 대해 더 효율적으로 협업할 수 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 무료 오픈 소스 라이브러리 또는 상용 라이브러리를 사용하여 Python에서 PDF를 Word로 변환하는 5가지 솔루션을 모아서 각 솔루션의 장단점을 강조했습니다.

- PyPDF2 및 python-docx를 사용하여 PDF를 Word로 변환
- pdfplumber 및 python-docx를 사용하여 PDF를 Word로 변환
- pdf2docx를 사용하여 PDF를 Word로 변환
- Spire.PDF for Python을 사용하여 PDF를 Word로 변환
- .NET을 통해 Aspose.Words for Python을 사용하여 PDF를 Word로 변환



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</script>

## PyPDF2와 python-docx를 사용하여 PDF를 Word로 변환하기

PyPDF2는 Python에서 PDF 파일을 다루는 데 사용하는 무료 오픈 소스 라이브러리로, PDF 문서를 읽고 조작하며 처리하는 다양한 기능을 제공합니다.

python-docx는 Microsoft Word (.docx) 파일을 생성하고 업데이트하는 데 사용하는 무료 오픈 소스 라이브러리입니다.

PyPI를 통해 이들을 설치하려면 다음과 같은 pip 명령을 사용하십시오.



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<script>
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</script>

```js
pip install PyPDF2
pip install python-docx
```

코드 예시:

```js
from PyPDF2 import PdfReader
from PyPDF2 import PdfWriter
from docx import Document
from docx.shared import Inches

# 새 Word 문서 생성
document = Document()

# PDF 파일 열기
with open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Input.pdf", "rb") as file:

    # PdfReader 객체 생성
    pdf_reader = PdfReader(file)

    # 쓰기용으로 Word 문서 열기
    with open("output.docx", "wb") as output_file:

        # 각 페이지를 순환하며
        for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):

            # 현재 페이지 가져오기
            page = pdf_reader.pages[page_num]

            # 페이지에서 텍스트 추출
            text = page.extract_text()

            # 텍스트를 담는 단락을 Word에 추가
            document.add_paragraph(text)

# Word 문서 저장
document.save("output.docx")
```

장점:



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</script>

- 무료입니다.

단점:

- 텍스트만 추출되어 워드 문서에 삽입됩니다.
- 원본 PDF 파일의 모든 서식과 레이아웃이 손실됩니다.

## pdfplumber와 python-docx를 이용해 PDF를 워드로 변환하기



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<script>
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</script>

python-docx은 Microsoft Word (.docx) 파일을 만들고 업데이트하기 위한 무료 오픈소스 라이브러리입니다.

pdfplumber는 PDF 파일로부터 텍스트와 테이블을 추출하기 위한 무료 오픈소스 Python 라이브러리입니다.

아래 명령어를 통해 PyPI를 통해 이를 설치할 수 있습니다.

```js
pip install pdfplumber
pip install python-docx
```



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</script>

아래는 코드 예시입니다:

```js
import pdfplumber
from docx import Document
from docx.shared import Inches

# PDF 파일 열기
with pdfplumber.open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Input.pdf") as pdf:

    # PDF에서 텍스트 추출
    text = ""
    for page in pdf.pages:
        text += page.extract_text()

# 새 Word 문서 생성
document = Document()

# 문서에 텍스트가 들어갈 단락 추가
document.add_paragraph(text)

# Word 문서 저장
document.save("output.docx")
```

장점:

- 무료입니다.



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</script>

**단점:**

- 텍스트만 추출되어 워드 문서에 들어가게 됩니다.
- 원본 PDF 파일의 모든 서식과 레이아웃이 사라집니다.

## pdf2docx를 사용하여 PDF를 워드로 변환하기

pdf2docx는 PDF 파일을 Microsoft Word (.docx) 문서로 간단하고 효율적으로 변환하는 방법을 제공하는 Python 라이브러리입니다. 이는 문서 변환, 데이터 추출 및 텍스트 처리와 같은 여러 목적으로 사용할 수 있는 무료 오픈 소스 라이브러리입니다.



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</script>

다음 pip 명령을 사용하여 PyPI에서 설치할 수 있습니다.

```js
pip install pdf2docx
```

코드 예시:

```js
from pdf2docx import Converter

def convert_pdf_to_docx(pdf_file, docx_file):

    # Converter 객체 생성
    cv = Converter(pdf_file)

    # 지정된 PDF 페이지를 docx로 변환
    cv.convert(docx_file, start=0, end=None)
    cv.close()

# PDF를 Docx 파일로 변환
convert_pdf_to_docx("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Input.pdf", "Output.docx")
```



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장점:

- 무료입니다.
- 텍스트 및 그래픽 요소가 모두 변환됩니다.
- 형식 및 레이아웃이 유지됩니다.

단점:

- 상업용 라이브러리를 사용하는 것보다 복잡한 PDF 문서를 변환하는 데 시간이 조금 더 소요됩니다.



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</script>

## Spire.PDF를 사용하여 PDF를 Word로 변환하기

Spire.PDF for Python은 Python에서 PDF 문서를 처리하는 기능이 풍부한 라이브러리입니다. PDF 파일을 프로그래밍적으로 만들거나 수정하거나 조작하기 위한 다양한 도구를 제공합니다.

PyPI에서 다음 pip 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

```js
pip install Spire.PDF
```



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<script>
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</script>

코드 예시:

```python
from spire.pdf.common import *
from spire.pdf import *

# PdfDocument 객체 생성
doc = PdfDocument()

# PDF 문서 불러오기
doc.LoadFromFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Input.pdf")

# 스트리밍 레이아웃으로 PDF를 Word로 변환
# doc.ConvertOptions.SetPdfToDocOptions(True, True)

# docx 파일로 변환
doc.SaveToFile("Output.docx", FileFormat.DOCX)

# 리소스 해제
doc.Close()
```

장점:

- 텍스트와 그래픽 요소가 모두 변환됩니다.
- 서식과 레이아웃이 보존됩니다(고정 페이지 레이아웃 모드에서).
- 변환 속도가 빠릅니다.



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</script>

단점:

- 최저 수준의 라이선스 비용은 $999입니다.

## Aspose.Words for Python을 사용하여 PDF를 Word로 변환하기

Aspose.Words for Python via .NET은 Python을 통해 Microsoft Word 문서(.docx, .doc)를 조작하고 변환하는 상용 라이브러리입니다. 또한 PDF 및 HTML과 같은 다른 형식을 Word 형식으로 변환하는 기능도 지원합니다.



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장점:

- 텍스트 및 그래픽 요소가 모두 변환됩니다.
- 형식과 레이아웃이 보존됩니다.
- 변환 속도가 빠릅니다.

단점:

- 가장 낮은 수준의 라이선스 비용은 $1199입니다.



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## 결론

무료이자 오픈 소스인 라이브러리를 사용하면 Python을 활용해 PDF 및 Word 문서를 처리할 수 있어 편리하며, 라이선스나 비용에 대한 걱정 없이 사용할 수 있습니다. 상업용 솔루션은 일반적으로 무료이자 오픈 소스인 라이브러리보다 더 고급 기능을 제공하며 더 나은 성능을 보장합니다. 이러한 옵션 중 어떤 것을 선택할지는 당신의 특정 요구 사항, 예산 및 필요한 기능 수준에 따라 다를 것입니다.

## 관련 자료

Python에서 PDF에 주석 달기의 8가지 방법



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파이썬에서 PDF 파일을 나누고 병합하기

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PDF (Portable Document Format) 파일은 다양한 형식과 일관된 포맷팅을 가지고 있어 문서 공유와 보존에 널리 사용됩니다. 텍스트 콘텐츠 외에도 PDF 파일에는 종종 가치 있는 이미지가 포함되어 있습니다. 이러한 이미지를 추출하고 위치 (x와 y 좌표), 너비, 높이와 같은 관련 정보를 검색함으로써 이미지 분석, 조작, 그리고 다양한 프로젝트에 통합하는 많은 가능성을 발견할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 PDF 파일에서 이미지와 이미지 정보를 추출하는 방법을 알아보겠습니다.

- Python으로 PDF에서 이미지 추출하기
- Python으로 PDF에서 이미지 정보 추출하기

# Python을 사용하여 PDF로부터 이미지 및 이미지 정보 추출하는 라이브러리

Python에서 PDF 파일로부터 이미지와 이미지 정보를 추출하기 위해 Spire.PDF for Python을 사용할 것입니다. 이 라이브러리는 Python 애플리케이션 내에서 PDF 파일을 생성, 읽기, 편집, 변환할 수 있도록 설계된 기능이 풍부하고 사용자 친화적인 라이브러리입니다.



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다음 pip 명령어를 사용하여 PyPI에서 Spire.PDF for Python을 설치할 수 있어요:

```js
pip install Spire.Pdf
```

이미 Spire.PDF for Python을 설치 했고 최신 버전으로 업그레이드 하고 싶다면, 다음 pip 명령어를 사용해 주세요:

```js
pip install --upgrade Spire.Pdf
```



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</script>

더 자세한 정보를 원하시면, 이 공식 설명서를 확인하실 수 있어요: VS Code에서 Python용 Spire.PDF 설치 방법.

# Python에서 PDF 이미지 추출하기

Spire.PDF for Python의 PdfImageHelper 클래스를 사용하면 PDF 파일 내 이미지를 쉽게 다룰 수 있어요.

PDF 파일에서 이미지를 가져오려면 PdfImageHelper.GetImagesInfo(page: PdfPageBase) 함수를 사용할 수 있어요. 이 함수는 PDF 페이지의 이미지를 나타내는 PdfImageInfo 객체 목록을 반환할 거예요. PdfImageInfo 객체를 얻으면 PdfImageInfo.Image.Save() 함수를 사용하여 각 이미지를 파일로 저장할 수 있어요.



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</script>

아래 코드는 Python 및 Spire.PDF for Python을 사용하여 PDF 파일에서 이미지를 추출하는 방법을 보여줍니다:

```python
from spire.pdf.common import *
from spire.pdf import *

def extract_images_from_pdf(pdf_path, output_dir):
    """
    PDF 파일에서 모든 이미지를 추출하여 지정된 출력 디렉토리에 저장합니다.

    Args:
        pdf_path (str): PDF 파일 경로
        output_dir (str): 추출된 이미지가 저장될 디렉토리
    """
    # PdfDocument 객체 생성 및 PDF 파일 로드
    doc = PdfDocument()
    doc.LoadFromFile(pdf_path)

    # PdfImageHelper 객체 생성
    image_helper = PdfImageHelper()

    image_count = 1
    # PDF의 모든 페이지에 대해 반복
    for page_index in range(doc.Pages.Count):
        # 현재 페이지의 이미지 정보 가져오기
        image_infos = image_helper.GetImagesInfo(doc.Pages[page_index])

        # 이미지 추출 및 저장
        for image_index in range(len(image_infos)):
            # 이미지 가져오기
            image = image_infos[image_index].Image
            # 출력 파일 이름 지정
            output_file = os.path.join(output_dir, f"Image-{image_count}.png")
            # 이미지 저장
            image.Save(output_file)
            image_count += 1

    # PdfDocument 객체 닫기
    doc.Close()

# 사용 예시
extract_images_from_pdf("Sample.pdf", "C:/Users/Administrator/Desktop/Images")
```

<img src="/TIL/assets/img/2024-07-09-ExtractImagesandImageInformationfromPDFwithPython_0.png" />

# Python을 사용하여 PDF에서 이미지 정보 추출하기



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</script>

PDF에서 이미지의 정보를 추출하기 위해서는 PdfImageInfo.Bounds.X, PdfImageInfo.Bounds.Y, PdfImageInfo.Bounds.Width 및 PdfImageInfo.Bounds.Height 속성을 사용할 수 있습니다.

아래 코드는 Python과 Spire.PDF for Python을 사용하여 PDF 파일에서 이미지의 위치 (x 및 y 좌표), 너비 및 높이와 같은 이미지 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다:

```python
from spire.pdf.common import *
from spire.pdf import *

def print_pdf_image_info(pdf_path):
    """
    PDF 파일에서 이미지에 대한 정보를 출력합니다.

    Args:
        pdf_path (str): PDF 파일의 경로.
    """
    # PdfDocument 객체를 만들고 PDF 파일을 로드합니다
    doc = PdfDocument()
    doc.LoadFromFile(pdf_path)

    # PdfImageHelper 객체를 만듭니다
    image_helper = PdfImageHelper()

    # PDF의 모든 페이지를 반복합니다
    for page_index in range(doc.Pages.Count):
        page = doc.Pages[page_index]

        # 현재 페이지에 대한 이미지 정보를 가져옵니다
        image_infos = image_helper.GetImagesInfo(page)

        # 이미지 정보를 출력합니다
        for image_index, image_info in enumerate(image_infos):
            print(f"페이지 {page_index + 1}, 이미지 {image_index + 1}:")
            print(f"  이미지 위치: ({image_info.Bounds.X}, {image_info.Bounds.Y})")
            print(f"  이미지 크기: {image_info.Bounds.Width} x {image_info.Bounds.Height}")

    # PdfDocument 객체를 닫습니다
    doc.Close()

# 사용 예
print_pdf_image_info("Sample.pdf")
```



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# 결론

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 PDF 파일에서 이미지를 추출하는 방법을 보여주었습니다. 또한 Python을 사용하여 PDF 파일에서 이미지의 위치 (x 및 y 좌표), 너비 및 높이와 같은 이미지와 관련된 세부 정보를 추출하는 방법도 설명되었습니다.

# 관련 주제

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- Python을 사용하여 PDF를 압축하거나 파일 크기 줄이는 5가지 방법
- Python을 사용하여 PDF 파일 자르기 방법

Python을 사용해 PDF에서 이미지 및 이미지 정보 추출하는 방법

디지털 이미지 처리 및 비디오 편집에서 특정 색상(일반적으로 녹색 또는 파랑)을 다른 이미지 또는 비디오 시퀀스로 대체하는 기술은 염색 키 또는 그린 스크린이라고 일반적으로 알려져 있습니다. 이 기술은 영화 제작, 텔레비전 제작 및 소셜 미디어 플랫폼에 매력적인 콘텐츠를 만드는 데 널리 사용됩니다. 이 기술은 파이썬을 사용하여 구현할 수 있습니다.

이제 파이썬 코드의 각 단계를 분해하여 녹색 배경을 이미지에서 제거하고 다른 이미지로 대체하는 방법을 이해해 보겠습니다:

```python
# 필요한 라이브러리 가져오기

코드는 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다. OpenCV 함수를 위해 cv2를, 숫자 연산을 위해 numpy를 가져옵니다.
```



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</script>

```js
import cv2
import numpy as np
```

# 이미지 읽기 및 크기 조정

두 개의 이미지, greenscreen01.jpg(녹색 배경을 가진 주 이미지)와 scenic04.jpg(대체 이미지)를 읽습니다. 두 이미지 모두 균일한 크기로 조정됩니다(이 경우 500x500 픽셀) 이후의 처리를 위해 호환성을 보장합니다.

```js
# 주 이미지(녹색 배경)와 대체 이미지를 읽기
main_image = cv2.imread('greenscreen01.jpg')
replacement_image = cv2.imread('scenic04.jpg')

main_image = cv2.resize(main_image, (500, 500))
replacement_image = cv2.resize(replacement_image, (500, 500))
```



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</script>

![Image](/TIL/assets/img/2024-07-09-UsingPythontoconvertGreenbackgroundwithanotherImageComputerVision_0.png)

## HSV로 변환

주 이미지 (main_image)는 BGR (기본 OpenCV 색상 형식)에서 HSV (색조, 채도, 값) 색 공간으로 변환됩니다. HSV는 색상 기반 세분화에 유용합니다.

```js
# 주 이미지를 HSV 색 공간으로 변환
hsv_main = cv2.cvtColor(main_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
```



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# 색상 범위 정의

HSV 공간에서 녹색 색상의 범위는 하한 및 상한 임계값 (lower_green 및 upper_green)을 사용하여 정의됩니다. 이러한 값은 주 이미지에 나타난 녹색 음영의 범위를 커버하도록 경험적으로 조정됩니다.

```js
# HSV 색 공간에서 녹색 색상 범위 정의
lower_green = np.array([35, 50, 50])
upper_green = np.array([85, 255, 255])
```

# 마스크 생성 및 녹색 픽셀 대체



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</script>

이진 마스크(mask)는 cv2.inRange()을 사용하여 생성됩니다. 이는 메인 이미지 내에서 지정된 녹색 색상 범위 내에 속하는 픽셀을 식별합니다. 마스크(mask) 내에서 0이 아닌 값에 해당하는 메인 이미지의 픽셀(즉, 녹색 픽셀)은 대체 이미지의 픽셀로 대체됩니다.

```python
# 정의된 범위 내의 녹색 픽셀에 대한 마스크 생성
mask = cv2.inRange(hsv_main, lower_green, upper_green)

# 대체 이미지에서 해당 픽셀로 녹색 픽셀 교체
modified_main_image = main_image.copy()
modified_main_image[mask > 0] = replacement_image[mask > 0]
```

# 결과 표시

수정된 이미지(modified_main_image)는 cv2.imshow()를 사용하여 표시되며, 초록 배경 제거 효과를 시각적으로 확인할 수 있습니다. cv2.waitKey(0)는 이미지 창을 닫기 위해 키 입력을 기다리며, cv2.destroyAllWindows()는 모든 OpenCV 창을 정상적으로 닫습니다.



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<script>
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</script>

```js
# 수정된 메인 이미지 표시
cv2.imshow('수정된 메인 이미지', modified_main_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

![2024-07-09-UsingPythontoconvertGreenbackgroundwithanotherImageComputerVision_1](/TIL/assets/img/2024-07-09-UsingPythontoconvertGreenbackgroundwithanotherImageComputerVision_1.png)

# 결론

이러한 몇 가지 단계를 사용하면 Python과 OpenCV를 활용하여 이미지에서 녹색 배경을 효과적으로 제거할 수 있습니다. 이미지를 HSV 색 공간으로 변환하고, 녹색 색상 범위를 정의하고, 마스크를 생성하고, 픽셀을 대체함으로써, 이 코드는 녹색 배경을 다른 이미지로 대체하는 원하는 효과를 제공합니다. 이 기술은 비디오 시퀀스를 처리하고 비디오 편집 및 특수 효과 제작에서 만날 수 있는 더 복잡한 시나리오를 처리하기 위해 더 확장될 수 있습니다.



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# 참고 자료

https://opencv.org/

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