노성민의 개발 노트

import cv2 import IPython import numpy as np import time import math from google.colab.patches import cv2_imshow min_confidence = 0.5 weight_file = 'yolov3.weights' cfg_file = 'cfg/yolov3.cfg' name_file = 'data/coco.names' file_name = 'cabc30fc-e7726578.mp4' 이 파일들은 이번 프로젝트에 쓰일 가중치 파일과 딥러닝 모델, 데이터셋, 비디오 영상이다. # Load Yolo net = cv2.dnn.readNet(weight_file, cfg_file) classes = [] with open(name_fil..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 15. 21:26

import cv2 import IPython import numpy as np import time import math from google.colab.patches import cv2_imshow min_confidence = 0.5 weight_file = 'yolov3.weights' cfg_file = 'cfg/yolov3.cfg' name_file = 'data/coco.names' file_name = 'cabc30fc-e7726578.mp4' 이 파일들은 이번 프로젝트에 쓰일 가중치 파일과 딥러닝 모델, 데이터셋, 비디오 영상이다. # Load YOLO net = cv2.dnn.readNet(weight_file, cfg_file) classes = [] with open(name_fil..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 14. 23:41

# clone darknet repo !git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet !ls -al darknet %cd darknet # change makefile to have GPU,OPENCV, CUDNN enabled !sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile !sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile !sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile 이 코드는 C++로 작성된 딥러닝 라이브러리인 Darknet을 설치하기 위한 명령어입니다. sed는 스트림 에디터(stream editor)의 일종으로, 파일의 내용을 검색하여 바꾸는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. -i 옵션은 원본 파일을 변경..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 12. 17:34

import cv2 import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow import IPython import time weight_file = './trafficsign/traffic-sign-yolo_final.weights' cfg_file = './trafficsign/traffic-sign-yolo.cfg' name_file = './trafficsign/classes.names' min_confidence = 0.5 frame_count = 0 writer = None input_name = './trafficsign/traffic-sign-video.mp4' output_name = 'traffic-sign-video.avi' fi..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 12. 14:15

import cv2 import numpy as np import math from google.colab.patches import cv2_imshow file_name = 'car3.jpeg' frame = cv2.imread(file_name) cv2_imshow(frame) height, width, channels = frame.shape print(height, width, channels) 이번 프로젝트에 쓰일 이미지 파일 로드 # Conver the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) cv2_imshow(gray) height, width = gray.shape # GaussianBlur for refucin..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 11. 18:55

import cv2 import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow weight_file = '/gdrive/My Drive/darknet/weights/yolov3.weights' cfg_file = '/gdrive/My Drive/darknet/cfg/yolov3.cfg' name_file = '/gdrive/My Drive/darknet/data/coco.names' 이 코드는 객체 검출(예: 사람, 자동차, 동물 등)을 수행하기 위해 YOLOv3 알고리즘을 사용하고, 이를 위해 필요한 파일들의 경로를 지정하는 부분입니다. weight_file: 미리 학습된 가중치(weight)가 저장된 파일의 경로를 나타냅니다. 이 파일은 COCO ..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 11. 16:51

import cv2 import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow import IPython 모듈 임포트 min_confidence = 0.5 #인식률 50퍼센트 이상인 것만 인식하기 net = cv2.dnn.readNet(weight_file, cfg_file) 이 코드는 OpenCV의 딥 러닝 모듈(cv2.dnn)을 사용하여, YOLO(You Only Look Once) 딥 러닝 객체 감지 모델을 불러오는 과정입니다. cv2.dnn.readNet(weight_file, cfg_file) 함수는 가중치 파일(weight_file)과 설정 파일(cfg_file)을 읽어와서 딥 러닝 모델(net)을 생성합니다. weight_file은 미리 ..

자율주행/컴퓨터 비젼 프로젝트(python) 2023. 2. 11. 15:41