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detectron 샘플 예제를 응용하기 위해 직접 모델을 만들어 보기로 한다. 안경을 구분해 내는 모델을 만들어 보도록 한다. 훈련용 이미지에 labeling 을 해줘야 하는데, 여러가지 툴 중 Polygon 형태의 labeling이 가능한 labelme 라는 툴을 사용하기로 했다. https://github.com/wkentaro/labelme#macos GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, l..

OpenCV 와 Google Vision 의 얼굴인식 + 눈 인식 과연, 어느쪽이 더 인식률이 좋을지 실험을 해보기로 했다. 단, OpenCV 는 트레이닝 데이터에 따라 결과가 달라지는데, haarcascade_frontalface_default.xml 얼굴 정면과 haarcascade_eye.xml 눈에 대한 두가지 트레이닝셋을 사용하므로, 단연 측면까지 인식해주는 구글과는 비교할순 없을듯하다. 다음사진의 결과 처럼..왼쪽이 opencv 의 결과이며, 우측이 vision 의 결과이다. 단 정면은 그래도 상당히 높은 인식률을 보이고 속도도 빠르고 무료이며 트레이닝 셋을 직접 만들수도 있으며 트레이닝 데이터에 따라 특정 영역까지 커버가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그래서 가능한 정면사진을 위주로 실험을..

opencv 로 얼굴인식을 하다보니, 피사체가 멀리 있거나, 정면이 아니거나 웨딩사진같은 경우에는 인식률이 좀 떨어지는 모습을 보였다. 이를 조금 보완하기 위해, 딥러닝의 대가 구글 vision 을 사용해보기로 했다. 예전 음성인식 api 를 사용해보려 구글 cloud platform 을 12개월 무료 베타로 사용한적이 있는데, 지금은 기간이 지나버린 상태이다. 과금이 될지는 잘 모르겠지만 한번 해보기로 한다. 먼저, 필자의 서버 환경은 Ubuntu17.04 , Python2.7.13 버전을 사용중이며 opencv 외에 numpy등 여러 라이브러리들이 설치 된 상태이다. 그리고 root 계정으로 접속해 있으므로 sudo 명령어는 생략되어 있다는점을 참고해아한다. 그럼 step by step 으로 visi..

기존에 apt-get 명령어로 python 용 opencv2.4 를 설치해보았었다. 링크 참조 : http://brtech.tistory.com/68 최신버전인 3.2도 쉽게 설치가 가능했었다. 먼저 2.4 가 설치되어있다면 충돌날수 있으니 삭제하자. sudo apt remove python-opencv 다음 pip 를 통해 opencv3.2 버전을 설치할 것이다. pip 가 인스톨이 안되어있다면 다음 링크를 먼저 참고하자. http://brtech.tistory.com/45 sudo pip install opencv-python 다음 메시지가 나온다면 설치 완료! Successfully installed opencv-python-3.2.0.7 파이썬 콘솔로 들어가 import 해서 테스트해보자. imp..

오래전 라즈베리파이에 우분투를를 설치하고, 카메라 모듈을 달아서 같은부서 직원들의 프로필을 만들어 하루 평균 화장실 이용횟수와 시간을 구하는 재미있는 발상을 해본적이 있다. 이때는 지금보다 더 쪼렙일때라.. python 도 해본적없고 opencv 도 처음 접해보는거라 결국 실패로 돌아갔지만... 당시에 opencv 를 해보려 http://www.pyimagesearch.com/2016/10/24/ubuntu-16-04-how-to-install-opencv/ 이곳 설치방법을 보고 열심히 따라 해보았던 기억이 난다.. 3.1 버전 소스설치라 상당히 많은 삽질을 했었다. 꽤 오랜시간이 지난 지금 다시 opencv 를 시작해보려 한다. 이번에는 소스설치보다는 패키지 관리자로 웬만한 모든것을 설치하기로 하고, ..