프로젝트 기록/딥러닝 모델 개발_공학설계캡스톤디자인(스마트카ICT)38 [Python] Pyserial 설치 여기 해당 가상환경 open terminal 해서, 파이썬 코 import cv2 import numpy as np import torch import threading import time from gtts import gTTS import os import pygame import serial # serial communication # YOLOv5 모델 로드 model_path = 'C:/Users/songs/PycharmProjects/mediapipe/yolov5/data/dataset_230515/230518_/best_SY_230518.pt' model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path) # 클래스 이름 불러오.. 2023. 5. 29. [Arduino] 아두이노IDE 설치 및 기본 업로드 방법 https://www.arduino.cc/en/Main/Software 아두이노 설치 링 Software Open-source electronic prototyping platform enabling users to create interactive electronic objects. www.arduino.cc LiquidCrystal_I2C 라이브러리 zip파일 다운 https://github.com/fmalpartida/New-LiquidCrystal GitHub - fmalpartida/New-LiquidCrystal: Clone of the new liquid crystal library from: https://bitbucket.org/fmalpartida/new-liqu Clone of the.. 2023. 5. 29. [수업 메모] 평가방식 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 5. 22. [YOLOv5] 최종 테스트: 웹캠으로 실시간 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 5. 21. [YOLOv5, openCV] 딥러닝 모델로 객체detect + openCV bounding box 표시 + 음성 출력 모든내용 요약1. YOLOv5 모델 로드: 이 모델은 훈련된 가중치(best.pt파일)를 사용하며, 이를 이용하여 이미지에서 물체를 감지하는 역할을 함. 2. 경고문구를 설정: 특정 물체가 감지되었을 때 음성으로 재생될 문구 설정 3. 비디오 캡처: 주어진 동영상 파일로부터 프레임을 하나씩 읽어옴 4. 각 프레임 처리 과정 - 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 설정: 물체 감지를 실행할 이미지 영역을 결정. 주어진 점들을 기반으로 다각형을 만들어내고, 이 다각형 내부의 영역을 까맣게 처리함으로써 ROI를 설정하였음 - ROI를 이용 YOLOv5 모델로 물체 감지: 이미지를 RGB 형식으로 변환하여 모델에 전달 - 감지된 물체 바운딩 박스 생성: 감지된 물체의 위치와 크기 정보는 Y.. 2023. 5. 21. [YOLOv5] 객체인식 후 음성 안내문구 재생 이번에는 아래 두 코드를 합쳐보았다. 이전에 학습 모델로 객체인식 하는 코드 + 구글 TTS 음성출력 코드 https://skook.tistory.com/163 [YOLOv5] 학습된 모델파일(best.pt) 파이참에서 불러와서 관심영역 객체 detect 이번에 돌려볼 파일은 이 위치에... 이전 게시글에서 다운받은 best.pt파일을 프로젝트 코드가 있는 위치에 붙여넣기 했음 파일 경로: 초록 형광펜 친 부분 참고 best.pt : 전체를 라벨링하고 학습시 skook.tistory.com https://skook.tistory.com/170 2023. 5. 20. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음
