Python/Yolo4 [YOLO] 영상 객체 인식 - 번외+ : 원하는 객체 검출 후 자동 캡쳐 https://prlabhotelshoe.tistory.com/33 [YOLO] 영상 객체 인식 - 번외: 원하는 객체만 검출 https://prlabhotelshoe.tistory.com/15 [YOLO] 영상 객체 인식 컴퓨터 비전 혹은 머신러닝 등을 공부하면 한 번쯤 접하게 되는 yolo OpenCV를 활용하여 yolo 포맷을 이용해 영상 속 객체 인식 테스트를 진행해보.. prlabhotelshoe.tistory.com 이전 번외 포스팅에서 더 나아가 원하는 객체를 검출했을 경우 해당 객체를 자동적으로 캡쳐 후 저장하는 테스트를 진행해 보았습니다. 자세한 사전 세팅은 위의 링크를 통해 준비하시면 되겠습니다. 소스코드 import cv2 import numpy as np import time # -.. 2022. 9. 1. [YOLO] 영상 객체 인식 - 번외: 원하는 객체만 검출 https://prlabhotelshoe.tistory.com/15 [YOLO] 영상 객체 인식 컴퓨터 비전 혹은 머신러닝 등을 공부하면 한 번쯤 접하게 되는 yolo OpenCV를 활용하여 yolo 포맷을 이용해 영상 속 객체 인식 테스트를 진행해보기로 하겠습니다. 추가적으로 OpenCV cuda를 빌드하여 prlabhotelshoe.tistory.com 이전 포스팅에서 OpenCV와 YOLO 포맷을 활용하여 영상 속 객체들을 인식하는 테스트를 진행해 보았습니다. 번외로 YOLO에서 학습된 class 중 원하는 객체만을 검출하는 테스트를 진행해 보겠습니다. class 목록 확인 이전 다운로드 하였던 darknet 폴더에서 darknet-master -> cfg 의 경로 속에 coco.names를 편집기.. 2022. 3. 7. [YOLO] 이미지 객체 인식 이전 포스팅에서 OpenCV를 활용해 yolo 포맷을 적용시켜 영상 속 객체 인식에 대해 진행해 보았습니다. 순서에 맞진 않겠지만 이번에는 이미지 속 객체 인식에 대해 테스트 해보겠습니다. 소스코드 import cv2 import numpy as np def yolo(frame, size, score_threshold, nms_threshold): #-- YOLO 포맷 및 클래스명 불러오기 model_file = './darknet-master/build/darknet/x64/cfg/yolov3.weights' #-- 본인 개발 환경에 맞게 변경할 것 config_file = './darknet/darknet-master/build/darknet/x64/cfg/yolov3.cfg' #-- 본인 개발 환경.. 2022. 2. 23. [YOLO] 영상 객체 인식 컴퓨터 비전 혹은 머신러닝 등을 공부하면 한 번쯤 접하게 되는 yolo OpenCV를 활용하여 yolo 포맷을 이용해 영상 속 객체 인식 테스트를 진행해보기로 하겠습니다. 추가적으로 OpenCV cuda를 빌드하여 GPU를 적용시켰으며 이에 대한 빌드는 하단 링크를 참조하면 되겠습니다. https://prlabhotelshoe.tistory.com/24?category=1004669 [CUDA&OpenCV] Python 환경 OpenCV GPU 연동 (CUDA backend in OpenCV) - 1. 파일 설치 컴퓨터 비전 등을 공부할 때 자주 접하게 되는 OpenCV 이에 대한 여러 블로그나 기타 웹에서 샘플 코드를 학습할 때, GPU와의 연동으로 빠른 처리를 시도해 볼 수 있으며 간단한 코드 작성으.. 2022. 2. 4. 이전 1 다음 반응형
