728x90 STUDY61 opencv gpu (3) 빌드를 완료했다면 위의 build 폴더에 opencv.sln의 솔루션파일이 생성되고 실행합니다. 위의 Release가 원래 Debug로 되어있는데 Release로 수정한 후에 오른쪽에 ALL_BUILD를 우클릭하여 빌드를 선택 후 진행합니다. (주의할 점은 반드시 해당 가상환경에서 opencv-python 패키지가 설치되어 있지 않은 상태에서 진행해야 합니다) 30분~2시간 소요됩니다. 이후 내용은 포스팅할려다가 갑자기 안되서 다시 실행했습니다. 다음 게시글에 참고내용만 적었습니다. 2022. 5. 24. opencv gpu (2) 필요한 파일 설치는 모두 완료했으므로 직접 빌드하여 테스트를 진행합니다. 맨 위의 경로에는 opencv를 깔아두었던 경로, 두번째 경로는 새로만들었던 빈폴더인 build폴더로 설정합니다. 그런 다음에 밑에 있는 configure를 클릭합니다. 맨 위에는 설치했던 visual studio의 버전을 설정합니다. 그 다음의 플랫폼은 x64로 설정합니다. 그리고 Finish를 클릭합니다. 그러면 위와 같은 화면을 볼 수 있습니다. 여기서 목표로하는 opencv를 gpu로 돌리기 위해 cuda설정만 체크하겠습니다. search에 검색을 해서 다음과 같은 항목을 추가로 체크/체크해제합니다. on 항목 WITH_CUDA OPENCV_DNN_CUDA ENABLE_FAST_MATH INSTALL_PYTHON_EXAMPL.. 2022. 5. 24. opencv gpu (1) net = cv2.dnn.readNet(path+"model/atron_yolov3_210127.weights", path+"custom/atron_yolov3_all.cfg", ) net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 그 다음으로 cv2.dnn.readnet() 등과 같이 딥러닝 모델을 적용할 때 cuda 가속을 지원하게 하려면 위의 코드와 같이 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA), 그리고 net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 두 줄을 추가하면 cuda 가속 .. 2022. 5. 24. easyOCR 설치 https://github.com/JaidedAI/EasyOCR GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chines Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic and etc. - GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ ... github.com 영어와 한글을 텍스트로 변환해주는 파일.. 2022. 5. 23. yolov4를 python으로 실행 학습시킨 yolov4-tiny모델을 python코드로 작성하여 실행하게 했다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 import cv2 #영상처리를 하기 위한 라이브러리 import numpy as np #박스를 그리고 좌표를 얻기 위한 라이브러리 # 웹캠 신호 받기 VideoSignal = cv2.VideoCapture(0) captured_num = 0 text='' #-----.. 2022. 5. 23. YOLO_Label사용 https://github.com/developer0hye/Yolo_Label GitHub - developer0hye/Yolo_Label: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 https://github.com/AlexeyAB/darknet, https://github.com/pjreddie/darknet - GitHub - developer0hye/Yolo_... github.com 이미지에 대한 라벨링을 .. 2022. 5. 20. anaconda 설치 1. 아나콘다 공식 홈페이지에서 최신 버전을 다운로드 https://www.anaconda.com/products/individual Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com anaconda를 기본 python으로 등록할지 여부를 선택 Anaconda Prompt에서 python을 입력하면 파이썬 버전과 아나콘다 버전이 뜨고 파이썬 쉘이 실행됩니다. 아래는 hello world를 출력한 화면입니다. 아래의 화면처럼 콘다버전은 c.. 2022. 5. 19. yolov4-tiny custom 학습 첫번째. 공식문서를 본다. https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Da YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neura.. 2022. 5. 13. yolov4 테스트 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Da YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for .. 2022. 5. 12. 오류수정 테스트를 해볼려는데 Could not locate zlibwapi.dll. please make sure it is in your library path!라는 오류가 떴다. zlibwapi.dll파일이 없나보다. https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation About this task export QNX_HOST={flash_dir}/toolchains/qnx_toolchain/host/linux/x86_64 export QNX_TARGET={flash_dir}/toolchains.. 2022. 5. 12. 개발환경 yolo를 실행시키기 위한 파일들을 다운받다가 자꾸 오류가 나서 처음부터 제대로 정리할려고 한다. https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Da YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - GitHub - AlexeyAB/darkne.. 2022. 5. 12. visual studio 2017 community설치 visualstudio.microsoft.com/ko/vs/older-downloads/ Visual Studio 이전 다운로드 - 2019, 2017, 2015 및 이전 버전 이전 버전의 Visual Studio Community, Professional 및 Enterprise 소프트웨어를 다운로드합니다. 여기에서 MSDN(Visual Studio) 구독에 로그인합니다. visualstudio.microsoft.com 설치 후 2015 도구집합도 다운로드 그 후에 개별구성요소에 다음항목추가 2022. 5. 11. YOLO windows 컴퓨터 설치 환경 세팅 - 하드웨어 구성 cpu i5-2500k RAM 8GBx2 OS windows 10 home 64비트 그래픽카드 NVIDIA Geforce RTX 2060 SUPER 2022. 5. 10. retrofit -공식사이트 https://square.github.io/retrofit/ Retrofit A type-safe HTTP client for Android and Java square.github.io 안드로이드를 공부하다보니 retrofit를 써야될 일이 생겨서 정리할려고 한다. 이과정이 복잡해서 나중에 올릴생각인데 할게 많아서 빨리 올리지는 못할 것 같다. https://salix97.tistory.com/204 레트로핏 (Retrofit) 이란? (Kotlin 으로 레트로핏 사용) 1. retrofit 의 뜻 안드로이드에서 retrofit 이 무엇인지 알아보기 전에, retrofit 이라는 단어의 사전적인 의미부터 알아보자. (1) 기존에 사용할 수 없었던 필요하다고 간주되는 새 부품이나 개조된 장.. 2022. 4. 6. 자바 객체,클래스,인스턴스 학교 수업으로 안드로이드 스튜디오 수업을 듣는데 자바언어 문법을 몰라서 코드짜는데 자꾸 헷갈린다. 그래서 자바 클래스를 한번 짚고 넘어갈려고 한다. 쉽게 학생을 예를 들어보자 객체, 클래스, 인스턴스를 설명하는 그림은 이게 제일 좋은거 같다. 학생을 정의하기 위해서는 클래스가 필요하다. 클래스는 속성,기능 총 2가지 특징을 지니는데 속성을 멤버변수, 기능을 멤버함수(메서드)라고 한다. 그리고 이런 클래스가 메모리 공간에 생성된 상태를 인스턴스라고 한다. public class Student{ //클래스 int student ID; //멤버변수 String studentName; public String getStudentName(){ //멤버함수(메서드) return stdentName; } } 이렇게 .. 2022. 3. 25. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90
