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이번에는 프로젝트에 이전에 구성했던 ui 파일을 기반으로 파이썬 코드를 작성하는 방법에대해 알아보겠다. 하나씩 기능을 설명한후 코드의 전체 부분은 밑에 첨부하도록 하겠다. 다음과 같이 필요한 라이브러리를 import 해준다 import os import sys import time from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5 import QtCore from PyQt5 import uic import cv2 from PyQt5.QtCore import QCoreApplication, QThread 밑의 코드와 같이 ui파일의 경로, 이름을 넣어주어야 한다. 저희 팀과 같은 경우는 같은 위치에서 진행하였으므로 이름만 넣어주었다. form_class = uic.loadUiType..

GUI 를 구현하기 위해서 Pyqy5 를 기본으로 사용되는 Qt Designer 를 이용해 UI 구현 부분에 있어 조금 더 쉽게 구현하엿다. Qt Designer란, PyQt를 이용하여 GUI프로그래밍을 할 때 손쉽게 프로그램의 레이아웃을 편집할 수 있도록 해주는 편집기 이다. Qt Designer를 설치하는데는 여러방법이 있지만 Anaconda를 이용하여 설치 하였다. Anaconda 공식 홈페이지 위의 링크를 클릭하여 아래 사진과 같이 자신의 os 버전에 맞는 것을 선택하여 설치하여준다. 실행 시키는 방법은 맥에서 application 폴더를 열서 anaconda navigator를 찾은 후 오른쪽 마우스를 클릭하여 show original을 누른다. andconda navigator 내부로 들어갔다..

동영상을 프레임 단위로 추출하기 위해 opencv를 사용하였다. opencv 설치 방법은 pip을 통하여 설치할수 있다. python -m pip install opencv-python 다음과 같이 파이썬 내에서 입력을 하게되면 자신의 opencv 버전이 나오는데 정상적으로 설치가 됐다면 버전이 출력된다. import cv2 print(cv2.__version__) 비디오를 프레임 단위로 자르는 코드는 다음과 같다. import cv2 vidcap = cv2.VideoCapture('/Your/video/name.h264') success,image = vidcap.read() count = 1 success = True while success: success,image = vidcap.read() c..

라즈베리파이에서 위치정보를 기록하기위한 GPS 모듈의 사용방법에 대해 알아보겠다. 연결은 다음과 같이 연결해 주면 된다. GPS 모듈을 u-blox 사의 NEO-6M 을 사용하였다. 연결을 해준 상태에서 sudo apt-get install python-pip sudo pip install pynmea2 sudo apt-get install gpsd gpsd-clients python-gps minicom 다음의 필요 라이브러리들을 설치해준다. sudo nano /boot/cmdline.txt 명령어를 입력해 수정해준다. dwc_otg.lpm_enable=0 console=tty1 root=/dev/mmcblk0p2 rootfstype=ext4 elevator=deadline fsck.repair=yes..

라즈베리파이 파이카메라, GPS 모듈의 사용법에 대해 알아보겠다. 파이카메라는 다음과 같이 생겼으며 이번 프로젝트에 사용된 모듈은 v2이다. 카메라 사용을 위해 CIS Camera port에 라즈베리 파이 카메라 모듈을 연결해주어 사용해야 한다. 라즈베리 파이 카메라 모듈을 CIS 카메라 포트에 연결을 해준다음 터미널을 실행시켜 다음의 명령어를 입력한다 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo raspi-config interfacing Options 항목을 선택한다. Camera 항목을 선택한다. 예를 선택 확인을 누르면 raspi-config 초기 화면으로 돌어가는데 Finish를 선택한다. finish를 선택하면 위의 이미지와 같이 재부팅 의사를 묻는 창이 ..

YOLO를 실행하기 위해 기본적으로 알아야하는 방법들이다. 이전 프로젝트에 설명한 내용들이므로 링크를 첨부하였다. Opencv 설치 YOLO 설치 및 실행 방법 Yolo mark 사용법 구글 이미지 크롤러 이미지 부풀리기 YOLO 학습 방법 Tensorflow 기반의 Darkflow(어플 적용에 이점이 있음) 이전 프로젝트에서 사용한 YOLO 의 기본적인 사용방법을 참고하여 YOLO에 대해 익힌 상태에서 파이썬 코드를 통해 실행 시키는 방법에대해 알아보겠다. 다크넷(darknet): C로 작성한 신경망 공개소스 https://www.youtube.com/watch?v=Cgxsv1riJhI 유의 유튜브 링크를 어떻게 컴퓨터가 개체를 즉시 인식하기위해 학습하는가 알수 있다.(TED 강의) 다크 넷의 특징 :..

youtu.be/5ncBy_yyqn0 다음과 같은 결과로 이번 프로젝트를 완성하였습니다. 프로젝트를 진행함에 따라 발생하는 여러 문제점들이 있었지만 해결해 나가면서 실력을 키울 수 있는 좋은 계기가 된것 같습니다.

이전에 서버로 받아온 GPS정보를 이용하여 지도위에 나타내는 방법에대해 알아보겠다. 추가 예정

ngrok ngrok 는 포트 포워딩과 같은 네트워크 환경 설정 변경없이도 로컬에서 실행중인 서버를 외부에서 접근 가능하게 해주는 도구이다. 공식 홈페이지 다운로드 ngrok - download Download & setup ngrok Get started with ngrok in just a few seconds. Download ngrok First, download the ngrok client, a single binary with zero run-time dependencies. Unzip to install On Linux or OSX you can unzip ngrok from a terminal with the following c ngrok.com 공식 홈페이지에서 자신의 운영체제에 맞는..

TensorFlow를 기반으로 학습한 모델은 가중치 정보를 포함하는 파일로 변환하여 다양한 플랫폼에 적용할 수 있다. Darkflow 역시 TensorFlow를 기반으로하기 때문에 Darkflow를 이용해 학습한 모델을 여러 응용 프로그램에 적용하는 것은 어렵지 않다. -> Darknet 대신 Darkflow를 사용한 이유 이번엔 Darkflow를 통해 학습한 나만의 YOLO 모델을 Android 앱에 적용하는 방법을 소개한다. Tensorflow in Android github - tensorflow tensorflow lite - tflite Android 앱에서 yolo model 을 적용하기 위해선 TensorFlow 에서 제공해주는 데모프로그램을 기반으로 사용하여 주면 된다. git clone ..