사전준비
카메라 모듈과 OpenCV 설치가 필요합니다.
아래 링크를 참조해 주세요.
라즈베리파이(Raspberry Pi) 카메라 모듈 사용하기 -1 : h264 to mp4
카메라 모듈명 WAD-JYL-ZH-CAMERAC 카메라 모듈 설정 다음 명령어로 설정환경 진입 sudo raspi-config (언어가 잘못선택되어있는데 왼쪽이 OK) Enable 설정을 하면 재부팅하라는 화면이 나옵니다. OK 모듈 사..
jvvp.tistory.com
라즈베리파이(Raspberry Pi) OpenCV 4.1.2 설치
환경 환경은 다음과 같습니다. cat /etc/os-release PRETTY_NAME="Raspbian GNU/Linux 10 (buster)" NAME="Raspbian GNU/Linux" VERSION_ID="10" VERSION="10 (buster)" VERSION_CODENAME=buster ID=raspbian ID_..
jvvp.tistory.com
설치
깃허브에서 소스코드를 다운로드 합니다.
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
OpenCV 를 사용하므로 해당 파일을 수정합니다.
darknet/Makefile
sudo vi Makefile# OPENCV=0
OPENCV=1
컴파일을 진행합니다.
make
wget 명령어로 학습된 가중치 파일을 다운로드합니다.
좀 더 Lite 한 yolov3-tiny 도 있습니다.
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
# wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
샘플 이미지 파일을 확인합니다.
darknet/data
ls data9k.tree dog.jpg goal.txt imagenet.shortnames.list person.jpg
coco9k.map eagle.jpg horses.jpg labels scream.jpg
coco.names giraffe.jpg imagenet.labels.list openimages.names voc.names
테스트해봅니다.
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/"image file"
참고
YOLO: Real-Time Object Detection
YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev. Comparison to Other Detectors YOLOv3 is extremel
pjreddie.com
'IoT > Raspberry Pi' 카테고리의 다른 글
| 라즈베리파이(Raspberry Pi) DB 서버 구축 : MongoDB / USB / Data path (0) | 2020.08.25 |
|---|---|
| 라즈베리파이(Raspberry Pi) Tensorflow Lite 설치 : Object Detection (0) | 2020.08.23 |
| 라즈베리파이(Raspberry Pi) OpenCV 4.1.2 설치 (2) | 2020.08.23 |
| 라즈베리파이(Raspberry Pi) 윈도우에서 GUI 원격 접속 (0) | 2020.08.22 |
| 라즈베리파이(Raspberry Pi) 카메라모듈로 실시간 스트리밍(CCTV) 하기 (1) | 2020.08.20 |
