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0) 개요 Jetson Nano에서 Intel RealSense D435를 사용하기 위해서는 소스코드를 직접 빌드하여 사용할 수 있습니다. 이 글을 통해 소스코드를 빌드 및 RealSense 카메라 실행 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1) RealSense 라이브러리 설치 $ sudo apt install libgtk-3-dev libxcursor-dev libxinerama-dev 2) 소스코드 다운로드 소스코드는 아래 librealsense를 통해 다운로드 받을수 있으며, 최신 릴리즈된 소스코드를 다운로드 하시면 됩니다. 참고로 저는 librealsense-2.25.0 버전의 소스코드를 다운로드 받았습니다. IntelRealSense/librealsense Intel® RealSense™ SDK..

0) 개요 이번 글에서는 OpenPose를 TensorFlow로 구현된 tf-pose-estimation 프로젝트에 대한 사용 방법과 테스트 결과를 정리해보았습니다. 또한 실시간성을 테스트하기 위해 USB 카메라를 사용하여 진행했습니다. 1) TensorFlow 설치 1. 라이브러리 설치 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get -y install libhdf5-serial-dev hdf5-tools $ sudo apt-get -y install python3-pip $ sudo apt-get -y install zlib1g-dev zip libjpeg8-dev libhdf5-dev $ sudo pip3 install -U numpy grpcio absl-py py-cpuinfo..

1) Jetson Nano를 사용하기 위한 준비 항목 아래 항목들은 Jetson Nano Developer Kit의 구성품에서 따로 구성되지 않은 물품으로 별도로 준비하셔야 됩니다. microSD 카드 : Jetson Nano는 microSD 카드를 부팅 및 저장 장치로 사용됩니다. 따라서 추후에 프로젝트를 위해서는 충분한 크기의 microSD 카드를 준비하는 것이 좋습니다. 저는 32GB의 microSD 카드를 구매하여 진행하였습니다. 전원 공급기 : Jetson Nano Developer Kit의 구성품에서 전원 공급기가 따로 없으므로 구매를 해야합니다. 일반적으로 핸드폰 충전기로 쓰는 마이크로 USB 케이블(5V⎓2A)을 연결하여 사용할 수 있지만, 실제로 프로젝트를 진행에 있어 카메라 등 여러 외..

※ DensePose 테스트 환경- 소스코드: https://github.com/facebookresearch/DensePose- OS: Ubuntu 16.04 64bit - GPU: Nvidia GeForce GTX 1080Ti 1) NVIDIA 그래픽 드라이버 설치 $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-396 $ sudo reboot 2) CUDA 설치- CUDA는 9.0 버전으로 설치- https://developer.nvidia.com/cuda-downloads를 통해 CUDA Toolkit 9.0를 선택하여 아래와 같이 설치하도록 한다.- 설치 과정 ..

※ OpenPose 테스트 환경- 소스코드: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose v1.5.0- OS: Ubuntu 16.04 64bit- GPU: Nvidia GeForce GTX 1080Ti 1) Ubuntu 설치- Ubuntu는 16.04 버전으로 설치하여 준비하자.- 또한 이후 Ubuntu 환경에 Anaconda 라이브러리를 포함하고 있으면 안된다. (Anaconda는 Caffe와 호환되지 않는 이유) 2) NVIDIA 그래픽 드라이버 설치$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-375 $ s..

from pyqtgraph import examples as pge pge.run()

Installation$ sudo apt-get install python3-pyqt5 $ sudo apt-get install pyqt5-dev-tools $ sudo apt-get install qttools5-dev-tools $ pip3 install pyqt5Configuring to run from terminal $ qtchooser -run-tool=designer -qt=5

아틱 710에서 apt를 통한 패키시 설치시 아래와 같은 오류가 발생하게 될때, 이 문제를 아래와 같이 해결 할 수 있다.1. 디렉토리 이동 cd /etc/apt/sources.list.d/ 2. 파일 편집 vi artik-platform-artik710-sources.list 3. 아래의 라인을 주석처리 # deb http://repo.artik.cloud/artik/bin/pub/artik-platform/ubuntu/artik710 A710_os_3.3.0 main 4. Update apt update

# Softmax Classification 털과 날개가 있는지 없는지에 따라, 포유류인지 조류인지 분류하는 신경망 모델을 구현해보자. 결과 Referencehttps://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials

flags = tf.app.flags 이 함수는 python의 argparse 모듈과 같은 역할을 한다.tf.app.flags로 flags 객체에 접근하여 DEFINE_* 함수에 (key, value, document)형식으로 설정하여 flags.FLAGS를 통해 어디서든 호출하여 사용 할 수 있다.123456789101112131415161718192021222324import tensorflow as tf flags = tf.app.flagsFLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.')flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to ..