[지능] AI 비전 감시 간이 시스템 구축 2일차

2024.11.6

 

오늘부터는 본격적으로 프로젝트의 코딩을 하게 되었다.

 

USB webcam을 이용해서 이미지 데이터를 생성하고 이를 전처리하여 YOLO 8을 이용하여 객체 탐지 학습을 진행하였다.

 

학습이 진행된 후에는 USB webcam에서 실시간으로 받아오는 이미지 데이터와 비교하여 객체를 탐지하고 바운딩 박스를 생성하도록 설계하였다.

 

또한, 원하는 구역에 원하는 크기의 경계 박스를 만들어 객체 탐지 박스의 50%가 이 경계 박스의 내부에 들어왔을 때 화면이 전체적으로 빨간색으로 깜빡거리도록 코드를 작성하였다.

 

 

labelImg를 이용하여 얻은 이미지 데이터를 라벨링한다.

 

 

 

 

 

 

Colab을 활용하여 YOLO 8 모델로 이미지 데이터를 학습하고 test하여 prediction을 표시하도록 하였다.

 

YOLO로 학습한 데이터를 이용하여 카메라에 객체 탐지 박스 형성

 

 

초반에는 경계 박스를 사각형으로 만들어 이 경계 박스 내에 객체 탐지 박스가 들어가면 화면이 빨간색으로 깜빡거리도록 설계하였다.

 

 

이 코드를 응요하여 경계 박스를 사용자가 원하는 모양과 크기로 설정할 수 있도록 수정하였다.

 

 

 

객체 탐지 박스가 경계 박스 내부로 완전히 들어가면 화면이 빨간색으로 깜빡거리도록 설정하였다가 객체 탐지 박스의 중심정을 기준으로 경계 박스 내부로 들어가게 되면 점등하는 것으로 수정하여 객체 탐지 박스의 50%이상이 경계 박스에 들어가게 되었을 때만 빨간색으로 점등하도록 하였다.

 

imagecapture.py

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create_data_dirs.py

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move_image.py

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move_labels.py

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prediction2.py

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