728x90 반응형 yolov52 [객체탐지] 왕초보도 가능한 인공지능/딥러닝으로 동영상에서 객체 탐지하기(파이썬, pytorch, YOLO v5) 자동으로 이미지/동영상의 객체를 찾아주는 객체 탐지 객체탐지에서 성능이 좋아 많이 쓰이고 있는 기술(모델)이 YOLO입니다. 그 중 YOLOv5 모델의 코드를 공유합니다. 환경 설정없이 코드를 테스트해보고 싶다면, 아래 파이토치 공식 홈페이지에서 가능합니다. https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/ 동영상 탐지하기 . 앞의 코드를 활용하여, 동영상에서 사람을 불러와서 사람을 탐지하고, 결과를 저장하는 코드를 소개합니다. cap = cv2.VideoCapture('input.mp4') 이 부분에 입력으로 사용할 동영상의 이름을 넣습니다. 그리고, 실행하면 결과로 'output,mp4'로 된 객체 탐지 결과 동영상을 얻을 수 있습니다. import cv2 import t.. 2022. 12. 3. [객체탐지] 왕초보도 가능한 인공지능/딥러닝으로 이미지에서 객체 탐지하기(파이썬, pytorch, YOLO v5) 성능이 정말 좋아서.. 이게 안쓸 수가 없잖아? 요즘에는 코드 한줄로 딥러닝을 불러올 수 있는 모델들이 많이 소개되고 있습니다. 오늘은 유명한 객체탐지 모델을 사용해보고자 합니다. 환경 설정없이 코드를 테스트해보고 싶다면, 아래 파이토치 공식 홈페이지에서 가능합니다. https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/ 불러오는 중입니다... 코드를 좀 살펴볼까요? YoloV5 를 이용하여 이미지 내의 사람을 탐지하는 코드입니다. 전체 코드는 20줄이며, 실제로 딥러닝을 실행하는 코드는 아래의 단 3줄입니다. 실행방법은 2단계 입니다. 1. frame = cv2.imread('공원.png') : 이 부분의 이미지를 자신이 원하는 이미지로 변경합니다. 2. 실행, 끝! 자세한 코드.. 2022. 12. 2. 이전 1 다음 728x90 반응형
