Jetson nano에 OpenCV 3.4 설치하기 제가 잠시 있었던 한양대 에리카에서 인연이 된 대학원생이 많은데, 그 중 한명이 운영하는 블로그가 있습니다. 주로 AI와 로봇에 대한 이야기를 하고 있어서 어쩌면 보셨을 수도 있는데, 당황헀습니까? 휴먼? 이라는 블로그입니다. 그 블로그에 OpenCV3.4를 설치하고 YOLO를 설치하는 과정을 설명한 페이지가 있는데, 저도 한번 따라해보았습니다. 이 글의 출처는 위 블로그인 Jetson 환경 세팅 2편 OpenCV 3.4 설치 입니다.^^일단... Jetson nano를 준비하구요~한번 jetson 나노에 연결해서 ifconfig 명령으로 user이름과 ip를 알아내서 ssh로 접근합니다. 불편하신 분들은 그냥 젯슨 나노에 모니터 키보드 마우스 연결하셔서 직접해도 됩니다. 그리고 아래 명령을 차례로 입력.. Hardware/Jetson Nano and Rasp. Pi 2021. 1. 18. 08:49
Python에서 OpenCV로 Canny Detection을 이용하는 차선 인식 세상에는 고수가 많고, 그 많은 고수들중 또 많은 분들이 친절(^^)합니다. 요즘은 그 많은 친절한 고수분들의 설명을 따라하는 것 만으로도 참~ 즐거운 공부가 됩니다. 오늘은.. (제가 맨날하는) 또 따라하기 입니다.ㅠㅠ. 오늘은 Simple Lane Detection wth OpenCV라는 글을 따라해보려고 합니다. 단순 따라하기 일 뿐이이서 코드는 그냥 캡쳐해서 봅니다. 긁어서(^^) 사용하고 싶으신 분들은 원작 글로 가시면 됩니다^^ 그리고 이 방법은 딥러닝 등의 방법은 아닙니다. 그래서 요즘 나오는 자율 주행으로 연결하기는 조금 어렵지만, 라인트레이싱을 영상으로 해보겠다~ 정도는 커버될 것 같네요^^필요한 모듈을 읽고, 데이터도 읽습니다.읽은 결과는 위 그림입니다. 그냥 차선이 있는 일반적인 도로.. Robot/Robot Program - ROS 2020. 1. 13. 08:00
어찌어찌 설치하고 구동해본 영상 인식 - CUDA, OpenCV, darknet - YOLO, 그리고 고마운 분들~ 딥러닝 쪽은 너무나 많은 흥미와 재미를 재공합니다. 전 뭐 사실... 좋은 장비(GPU 몇 개 이상~^^)도 없고 해서 그저 Toy Project 수준으로 놀고 있는데요^^. 알고보니 저에게도 GPU라는 아이가 하나 있었습니다.^^응? 여긴 제 자리 왼쪽 파티션 위 선반인데요. 누가보면 하드웨어 엔지니어라고 생각할 수 있지만, 저게 다~ 제 장난감입니다.^^그리고 제가, 자료 조사 용으로 사용하는 맥 미니가 있네요..^^.그리고 저의 주 작업 PC인 맥북이 또 저렇게^^ 최근 티스토리에서 기념으로 받은 스티커들과 언제나 공부해야지 하면서 못하고 있는 터틀봇 스티커도 함께^^또 저의 이동형 윈도우 노트북, 요즘은 블록 코딩 관련 책을 집필하기 위해 깨끗하게 다시 세팅해서 사용하고 있는 Dell XPS입니다.. Theory/MachineLearning 2018. 5. 23. 08:00
OpenCV를 활용해서 내가 쓴 손글씨를 CNN으로 학습된 모델을 이용해서 인식해보기 손글씨 학습용 데이터인 MNIST 데이터 셋을 이용해서 텐서플로우를 이용해서 단층 신경망으로 손글씨 학습을 하던 초보스런 시작부터 갑자기 Keras로 갈아타서는 Keras로 CNN 모델을 이용해서 MNIST 손글씨를 학습했었네요. 이때는 목적이 있었죠. 바로 학습한 모델을 저장하고, 그걸 단지 불러와서 내 손글씨를 인식시켜 보겠다는 것이었죠. 그래서 이미 학습된 모델을 Keras를 이용해서 내 손글씨 인식하기를 했는데, 문제는 이때는 내가 쓴 손글씨를 모델에 적용하기 위해 사진을 자르고 사이즈를 강제로 맞추고, 뭐 그런 짓을 수동으로 했죠.ㅠㅠ. 그걸 다시 자동(^^)으로 하기 위해.. 손을 댄 것이 바로 OpenCV였습니다. OpenCV는 최초 그냥 쉽게 사람 얼굴을 OpenCV로 인식해 보고자 시작했.. Theory/DataScience 2018. 5. 21. 08:00
Python에서 OpenCV를 통해 내가 손으로 쓴 숫자 영역 확인하기 어떻게 사는게 좋을까? 어떤 선택을 하는 것이 최선일까?를 난데없이 문득 고민하는 하루입니다. 별로 고민없이 물 흐르는데로 사는 것이 인생이라 생각하고, 오직 즐거움(^^)만을 따라다녔는데... 뭔가 요즘 선택을 계속 고민하게 되네요.ㅠㅠ. 이럴때는 일하다말고, 잠시 블로깅하는 것이 정신건강에 좋죠^^. 얼마전에 이때까지 10년 블로그 생활중에 처음으로 OpenCV라는 아이를 이용해서, Python으로 OpenCV를 이용해서 사람의 얼굴이나 몸을 인식하는 것을 haarcascade를 이용해서 연습했는데요. 이번에는 내가 직접 쓴 숫자에서 숫자 하나하나가 위치하는 영역을 인식하고 싶네요^^. 어떻게하면 좋을까요^^. 정답은?? 구글이죠^^ 아무튼.. 그 연습을 시작해볼께요...아... 이겁니다. 이 손글씨.. Theory/MachineLearning 2018. 5. 8. 08:00
Python에서 OpenCV를 이용해서 초간편하게 사람 얼굴, 몸을 인식하기 요즘 학습된 모델을 바로 적용하는 것이 유행인것 같네요. 어렵고 장비빨(^^)이 필요한 학습은 우수한 분들께 맡기고, 저처럼 실력이 미천한 아이들은 그걸 따라 사용하는 것 만으로도 즐거운 일이죠~^^. 아무튼 그런 시류에 맞춰 저도 요즘 구글이 배포한 학습이 완료된 모델을 단순히 제 PC에 설치만(^^)해서 테스트해보았는데. 엄청 좋은 결과가 나오더라구요. 그 과정을 이제 몇 번 나눠서 쭈욱 블로그에 올릴건데요. 그 처음으로, 딥러닝같은 아이가 아니라, 그냥 OpenCV만 사용한 과정을 먼저 쭈욱 이야기하려고 합니다. 결론은 오늘은 제가 OpenCV라는 신기한 아이를 처음 접하고, 단 몇일만에 Python을 이용해서 예제를 따라한 내용을 제가 블로그질(^^)을 하는 원래의 습관처럼 적겠다는 거죠. ^^ .. Theory/MachineLearning 2018. 4. 27. 08:00
