멈춤보단 천천히라도

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opencv

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Ubuntu 22.04에 CUDA 사용하는 OpenCV 설치하는 방법

Ubuntu 22.04에 CUDA를 사용하도록 OpenCV 설치하는 방법을 다룹니다. 2022. 12. 2 최초작성 2024. 1. 14 Python을 사용하여 OpenCV에서 CUDA 사용가능한지 확인 CUDA 설치 다음 포스트를 참고하여 CUDA 설치를 진행하세요. Ubuntu 22.04에 CUDA 11.8 설치하는 방법 https://webnautes.kr/ubuntu-22-04e-cuda-11-8-seolcihaneun-bangbeob/ OpenCV 설치 1. 기존에 설치된 패키지를 업그레이드합니다. $ sudo

YOLO를 사용하여 영상에 사람이 있었던 총시간을 측정하는 OpenCV Python 예제

YoLo를 사용하여 영상내와 영상 바깥에 사람이 있었던 총시간을 각각 출력하는 OpenCV Python 예제입니다. 한사람만 보이는 경우를 가정하고 있습니다. 최초작성 2025. 1. 28 import cv2 from ultralytics import YOLO from datetime import datetime, timedelta # 사용할 욜로 모델을 지정합니다. model = YOLO('yolov8n.pt') # 카메라를 지정합니다. cap = cv2.VideoCapture(0) start_

Raspberry Pi 5에 OpenCV 설치하는 방법

OpenCV를 빌드하여 Raspberry Pi 5에 설치하는 방법을 다룹니다. Raspberry Pi 4에서 진행했던 대로 Raspberry Pi 5에서 그대로 진행해서 문제없었습니다. 이 문서대로하면 Raspberry Pi 4 에서도 동일하게 동작합니다. 1. 기존 OpenCV 버전 제거 2. 기존 설치된 패키지 업그레이드 3. OpenCV 컴파일 전 필요한 패키지 설치 4. OpenCV 설정과 컴파일 및 설치

SIFT와 XFeat 사용해보기

카메라가 빨리 움직일때 SIFT보다 성능이 우수하다고 하는 XFeat를 사용해봤습니다. 지금은 이미지 테스트만 진행한 상황이며 실시간 테스트는 조만간 해보겠습니다. 2024. 7. 28 최초작성 2024. 7. 28 실시간 테스트를 추가했습니다. 참고 https://github.com/verlab/accelerated_features https://docs.opencv.org/4.x/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html 다음 포스트에 나온대로

RoMa를 사용하여 이미지 매칭해보기

RoMa를 사용하여 이미지 매칭해봤습니다. RoMa의 깃허브 저장소는 https://github.com/Parskatt/RoMa 입니다. 2025. 2. 20 최초작성 다음 포스트에 나온대로 conda 환경을 구성후 하는게 좋습니다. Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu, WSL2) https://webnautes.kr/visual-studio-codewa-minicondareul-sayonghan-python-gaebal-hwangyeong-mandeulgi-windows-ubuntu-wsl2/ 이제 XFeat를 테스트하기 위한 환경을 구성합니다. conda create -n

U2-Net: U Square Net 이미지 배경 제거 해보기

U2-Net: U Square Net을 이미지 배경 제거에 사용해봅니다. 이미지 내에서 가장 시각적으로 두드러지거나 중요한 객체를 정확하게 분할(segmentation)해줍니다. 최초작성 2025. 4. 28 0. conda 환경을 사용하여 진행합니다. Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu, WSL2) https://webnautes.kr/visual-studio-codewa-minicondareul-sayonghan-python-gaebal-hwangyeong-mandeulgi-windows-ubuntu-wsl2/ 파이썬 가상환경을 생성합니다. $ conda create -n