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데이터셋을 만들 때 사진을 일일이 찍는 것은 너무 힘들고 영상을 직접 찍어 프레임수로 나누는 것은 다양성이 부족하다. 이때 구글에서 이미지검색을 하여 크롤링하면 좋다. 우선 아나콘다를 켜서 anaconda prompt에 pip install selenium 을 쓴다. 이후 구글 크롬드라이버를 설치하는데 이때 정말 중요한 것이 자신의 크롬 버전을 알고 동일한 크롬 드라이버를 설치해야 한다는 점이다. 여기에 들어가면 자신의 크롬이 몇버전인지 알 수 있다. 이후 https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads Downloads - ChromeDriver - WebDriver for Chrome WebDriver for Chrome sites.go..

현재 하고 있는 프로젝트는 자율주행로봇이고 이때 물체를 인식하는 yolov4를 하기 위해서는 데이터셋이 필요하며 이 데이터셋은 사람이 직접 사진을 하나씩 박스를 쳐주어야 한다. 이 사진을 구할때 좋은 방법중 하나가 로봇이 주행할 예상거리를 미리 영상으로 녹화한 다음에 그 영상을 프레임 단위로 잘라 몇백장의 사진을 구하는 것이다. 우선 내가 의자에 폰을 묶어 로봇처럼 움직이며 찍은 영상이 있다. 이 영상을 파이썬 코드로 자르면 되는데 __author__ = 'Seran' import cv2 # 영상의 의미지를 연속적으로 캡쳐할 수 있게 하는 class vidcap = cv2.VideoCapture('{영상의 경로}.mp4') count = 0 while (vidcap.isOpened()): # read()..

우리의 자율주행로봇을 만들 때 물체를 인식하기 위해 먼저 우리가 인식하고 싶은 데이터셋을 직접 박스 쳐서 만들어야 한다. 그때 사용되는 툴이 yolo_mark이다. 설치는 우선 https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark GitHub - AlexeyAB/Yolo_mark: GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2 - GitHub - AlexeyAB/Yolo_mark: GUI for marki..