Machine Learning , AI, Arduino Coding

이미지 데이터 라벨값 Detection 결과 데이터 참조: Object detection with Tensorflow model and OpenCV https://towardsdatascience.com/object-detection-with-tensorflow-model-and-opencv-d839f3e42849 import tensorflow_hub as hub # 코코데이터로 학습한 가중치 라이브러리를 불러 오는 곳 import cv2 import numpy import pandas as pd import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt width = 1028 height = 1028 #Load image by Opencv2 img = cv2...

붓꽃 데이터세트 붓꽃은 setosa, versicolor, virginica 3 종류가 있으며 이들은 서로 다른 꽃받침(sepal) 크기와 꽃잎(petal) 크기를 특징(feature) 파라메터로 가진다. Cost 함수가 사용되지 않는 퍼셉트론 학습은 epoch 별로 출력 값을 체크하여 정답에 도달하지 못했을 경우에 정답과 오답과의 차이 값에 대해서 작은 크기의 학습률을 곱해 업데이트하여 다음 epoch를 연산한다. 제어 공학에서 오차에 이득(gain)을 곱하여 피드백 해주는 기법과 유사하다. ※ 머신러닝에서 한 싸이클에 해당하는 학습을 생물 진화론에서 1세대에 해당하는 epoch 란 용어를 관행적으로 사용함에 유의하자. 붓꽃 분류문제는 농업 바이오 통계학 분야의 토대를 만들었고 다윈의 후계자로도 유명한..

참고: https://blog.daum.net/ejleep1/1001?category=585379 Flask_webcam_claculator.py의 코드 구조를 살펴보자. 이미 작성된 calculator HTML/JavaScript 코드에 파이선으로 작성된 Opencv 웹캠 라이브 스트리밍 파트를 함께 넣어 보도록 한다. 윈도우즈 PC에 웹캠이 하나 설치되어 있어야 영상을 볼 수 있다. 전체 형태는 html 파일로 구성하지만 웹캠 영역은 Flask 파이선 코드에서 html 처리가 가능한 기능을 사용하여 끼워 넣도록 하자. calculator HTML/JavaScript 코드 편집을 위해서는 별도의 HTML 무료 편집기인 Notepad++ 을 사용하도록 하자. 여기에서 사용하는 html 코드는 제목이 {{..

요즈음 라즈베리 파이 보드 레벨은 2017년에 B 모델이 판매되었고 2018년에는 B+가 2019년 말 현재에는 Raspberry Pi4가 공급되고 있어 성능상의 차이는 있을 수 있으나 Raspberry Pi3 B 와 B+ 는 Opencv 설치 상의 문제는 동일하다. 라즈베리 보드만의 가격은 5만원이며 파이 카메라는 3만원으로서 파이 카메라는 Jetson Nano 보드에서도 사용될 만큼 호환성이 좋은 편이다. Opencv 설치 과정에서 가장 어려웠던 점 중의 하나가 파이카메라 설치 문제이다. 그 해답을 사진에 담아 보았다. 스마트폰이나 패드를 받치기 위한 플라스틱 지지대와 포장테이프를 이용하여 적당한 높이에 설치했다. 아울러 뒷면에 보면 flat cable 이 한번 정도 꼬이는데 이 정도면 만족할 수준이..

보라색상이 강한 세균 이미지를 보라색 HUE 필터링 후 이로부터 Contour 명령을 사용하여 개개의 세균 이미지를 출력해보자. 아직은 수많은 종류의 세균을 대상으로 하는 imagenet 과 같은 오픈 소스 데이터 베이스가 없으므로 HUE 필터링과 같은 기법 사용이 필요해 보인다. 라즈베리 파이나 Jetson Nano 에서도 실행이 가능한 현재의 코드는 속도가 보다 빠른 윈도우즈 PC 의 아나콘다에서 실행하였다. 사용하는 프론트 엔드에서 imutils 가 설치되었늦ㄴ지 주의해야 할 필요가 있다. cv2.VideoCapture(0) 명령은 PC에 설치되어 있는 웹캠을 지정한다. 하지만 이 보라색 필터링 코드에서는 동영상 대신 cv2.imread 명령에 의해 현재의 코드와 동일한 폴더 내에 저장되어 있는 사..

아나콘다나 라즈베리 파이에서 웹캠에 의한 안면 인식 어신 러닝이 가능하다면 이 웹캠 화면을 웹서버 방식으로 사용하기 위해서 Flask 에 의한 코드를 작성해 보기로 한다. 물론 라즈베리 파이와 같은 작은 보드에서 구현 가능한 웹서버를 완성하기 위해서는 실행 속도 차이가 7배에 달하므로 윈도우즈 10에서 코드를 작성 시험해 본 후에 라즈베리 파이에 옮기기로 하자. 단 윈도우즈 PC 의 아나콘다에서 face_detect.py를 Flask 화하여 코딩하여 실행할 경우 웹에서 0.0.0.0:5000 이 아니고 local:5000 또는 127.0.0.1:5000 임에 유의하자. 아무래도 Flask 시스템에서 face_detect.py 실행 시간이 조금 증가할 수 있는데 80~100 밀리 초 수준이며 라즈베리 파이..

윈도우즈10 의 아나콘다에서 OpenCV가 특정한 가상환경에 설치가 되어 있다면 웹캠에 의하여 안면 인식 작업을 해보자. 안면 인식을 위한 파이선 코드는 윈도우즈건 라즈베리 파이건 OpenCV 가 설치되어 있다면 함께 사용할 수 있다. 단 라즈베리 파이에서 웹캠 사용을 위해서는 Configuration의 Interface에서 Camera를 Disable 로 설정해 두어야 한다. 그래야 PiCamera 든 웹캠이든 cv2.VideoCaputre(0) 명령에 의해 Default 카메라로 인식이 된다. 라즈베리파이 보드를 포함하여 PiCamera 보다 웹캠이 선호되는 이유는 설치 및 배선이 대단히 편리하기 때문일 것이다. 이번에 소개하는 파이선 안면 인식 코드는 사실상 라즈베리 파이용으로서 그것도 Jessie..

Flask_webcam_claculator.py의 코드 구조를 살펴보자. 이미 작성되었던 calculator HTML/JavaScript 코드에 Opencv 웹캠 라이브 스트리밍 파트를 넣어 보도록 한다, 라이브러리 영역에서 Flask 와 한 세트인 render_template, Response 와 함께 Opencv에 해당하는 cv2를 import 하자. Flask 코드의 특징 적인 구조는 Flask 선언과 함께 root 즉 ‘/’에서 index.html을 사용하는 @app.route(‘/’)에서 calculator 및 시계 기능을 하는 HTML/JavaScript 코드 내용과 웹캠 스트리밍 부분을 통합하여 그 파일명을 calculatorwebcam.html 로 부여한다. 웹상에 웹캠화면 설정하는 방법에..

※파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 발행 http://blog.daum.net/ejleep1/1175 파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 하이퍼링크 목차 pdf 파일 본서는 10월 26일 교보문고 퍼플 POD 출판 신청하였습니다. 일정 기간 검토 후 출판 결정이 될 것이며 11월 초부터 주문 구입이 가능합니다. 참고로 책 목차에 따른 내용별 학습을 위한 코드는 이미 blog.daum.net ______________________________________________________________________________________________________________________________ 지금까지 라즈베..

Opencv를 사용하는 이미지 색상 처리 명령인 inRange()에 대해 살펴보자. RGB 모델에서는 R, G, B 각 요소의 값 지정을 통해 하나의 색을 지정할 수 있다. R, G, B 각 요소의 범위는 0~255까지 이다. 이와는 달리 HUE 에서는 RGB 모두를 함께 0~360 사이로 처리하지만 Opencv에서 테스트 해보니 0~255 로 철하..