printf("ho_tari\n");

2025.05.20 Raspberry Pi 4(Bookworm)에서 WiringPi 설치해서 사용하기sudo apt-get install python3-opencv -y

2025.05.15 무선 LAN 설정 sudo nmtuisudo raspi-config cd /etc/NetworkManager/system-connectionssudo apt-get updatesudo apt-get install vimsudo apt-get install ibus ibus-hangulsudo apt-get install fonts-nanum fonts-unfonts-core

2025.05.14 라즈베리 파이란?- 영국의 라즈베리 재단에서 학교와 개발도상국의 기초 컴퓨터 교육의 증진을 위해 개발한 싱글 보드 컴퓨터- 신용카드 크기의 초소형 컴퓨터- 뛰어난 그래픽 성능과 저렴한 가격- CPU는 브로드컴 사의 BCM 시리즈를 주로 사용- 기존 데스크탑 PC와 비슷하게 키보드, 모니터 등의 주변기기와 연결해 사용 가능 장점- 온전히 독립된 컴퓨터- 다양하고 풍부한 공개 소프트웨어- 주변 장치를 연결하기 쉬운 인터페이스- 신용카드 크기로 소지하기에 부담이 없음- 활용도가 높아 다양한 프로젝트 작품에 사용되고 있음 IPv4 주소 확인

2025.05.13 🚭 금연구역 흡연자 식별 프로젝트 개요🎯 프로젝트 개요프로젝트명: 금연구역 흡연자 실시간 탐지 및 웹 알림 시스템목표: CCTV 또는 웹캠으로 입력되는 영상에서 흡연 행위 탐지 후 웹 서버를 통해 경고 및 저장하는 시스템 구축기술요소: YOLOv8 + Flask + OpenCV 기반 영상 스트리밍 및 객체 탐지🖥️ 실행 흐름 요약[웹캠 영상 수신] ↓[YOLOv8로 person/cigarette 탐지] ↓[담배가 사람 박스 내부? → YES] ↓[30 프레임 이상 유지? → YES] ↓[1회 카운트 증가 + 이미지 저장 + 빨간 화면 + 경고 문구 출력]🧠 주요 기능기능설명🚶 객체 탐지person, cigarette 클래스 Y..

2025.05.12 시멘틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation) 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 과제 중 하나로, 이미지 내 각 픽셀을 해당하는 클래스에 매핑하는 기술임(예를 들어, 도시 풍경 사진에서 자동차, 건물, 도로 등의 각 객체를 픽셀 단위로 분류하여 특정 색상이나 라벨을 부여하는 작업이 이에 해당) 시멘틱 세그멘테이션의 사용 사례 1. 자율 주행 자동차: 도로에서 자동차, 보행자, 신호등, 도로 경계 등을 분류하여 안전한 주행을 돕습니다. 2. 의료 영상 분석: MRI나 CT 스캔에서 장기나 병변의 정확한 위치를 파악하고 진단에 활용됩니다. 3. 위성 이미지 분석: 농지, 도시, 산림 등의 영역을 파악하여 지리적 변화를 감시합니다. 주요 알고리즘 소개 1. **Fully ..

2025.05.09Pytorch 및 필요한 라이브러리 설치하기Anaconda3 내 설정만으로 PyTorch GPU 환경을 설정하는 방법conda 업데이트conda update -n base -c defaults conda가상환경 생성 (torch-gpu로 생성, 필요하면 이름 변경)conda create -n torch-gpu python=3.10conda activate torch-gpuCUDA 11.8 / CuDNN 8.9.7 설치conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.8 cudnn=8.9.7 ( or conda-forge와 defaults 채널에서는 cudatoolkit=12.8이 제공되지 않음)PyTorch 2.3.0 설치conda install pytorc..

2025.05.08 Visual Studio Installer 클래스뷰에서 CMFC1View에서 OnDraw 찾기 CString

2025.05.08 Banana Classification 1. 정상/폐렴 데이터셋 사용 : https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia2. 데이터셋 로드하기 레이블(클래스) 리스트 선언하여 폴더 하위 이미지 읽어 입력 및 출력(X, y) 데이터 생성 3. 데이터 전처리하기 4. 모델 구성하기 CNN 모델 구성하고 Compile 하기 5. 모델 학습하기 6. 모델 학습과정 살펴보기(학습횟수에 따른 accuracy/loss 그래프 그리기) 7. 모델 평가 및 예측하기 8. 모델 예측 결과 출력(이미지+결과)하기 ( pred_label / true_label ) 9. 모델 저장하기 폐렴이란?폐렴은 주로 폐포라고 알려..