yongyong-e

sudo chmod 777 {DIRECTORY_PATH}

Linux Version CPU/GPUPython Version Compiler Build Tools cuDNN CUDA tensorflow-1.4.0 CPU 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4 N/A N/A tensorflow_gpu-1.4.0 GPU 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4 6 8 tensorflow-1.3.0 CPU 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 N/A N/A tensorflow_gpu-1.3.0 GPU 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 6 8 tensorflow-1.2.0 CPU 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 N/A N/A tensorflow_gpu-1.2.0..

1) PPA 추가$ sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2) 업데이트 및 설치$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python3.6

1) 가상환경 생성$ virturalenv env/opencv --python=python3.5 2) 가상환경 활성화$ source env/opencv/bin/activate 3) 종속성 설치$ pip3 install numpy 4) 바인딩 설정$ cd env/opencv/lib$ cp /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so ~/env/opencv/lib/python3.5/site-packages

RTSP 서버로 영상 스트리밍하기ffmpeg 패키지 설치ubuntu :apt install ffmpegfedora :dnf install ffmpeg ffserver.conf 파일 구성 Port 8090 BindAddress 0.0.0.0 RTSPPort 8091 RTSPBindAddress 0.0.0.0 MaxClients 1000 MaxBandwidth 10000 CustomLog - File /tmp/feed1.ffm ACL Allow 127.0.0.1 Feed feed1.ffm Format rtp VideoFrameRate 30 VideoBitRate 5000 VideoSize 640x480 VideoQMin 3 VideoQMax 31 NoAudio NoDefaults 실행ffserver -f f..

▶ Ubuntu와 Windows 멀티부팅시 순서 설정다음 명령어를 통해 grub 설정을 변경하도록 한다.$ sudo gedit /boot/grub/grub.cfg 아래와 같이 gedit가 뜨면, 다음과 같이 set default="0" 값을 "4"로 변경한다. "0"에서 "4"로 변경한 이유는 아래와 같이 Ubuntu는 0번째 index이고 Windows7은 4번째 index로 표현되기때문이다. 이후, 재부팅시 default선택되는 항목이 Windows로 선택되는 것을 볼 수 있다.

1) 가상환경 모듈 설치# python 2.7$ pip install virtualenv # python 3.5$ pip3 install virtualenv 2) 가상환경 생성$ virtualenv 가상환경이름 # python 2.7 환경생성 $ virtualenv 가상환경이름 --python=python2.7 # python 3.5 환경생성$ virtualenv 가상환경이름 --python=python3.5 3) 가상환경 활성화/비활성화# 활성화$ source 가상환경이름/bin/activate # 비활성화$ deactivate 4) 패키지 관리# 설치된 패키지 저장$ pip freeze > requirements.txt # 저장된 패키지 설치$ pip install -r requirements.txt

1) Codeimport cv2 import time CAM_ID = 0 cam = cv2.VideoCapture(CAM_ID) if cam.isOpened() == False: print('Can\'t open the CAM(%d)' % (CAM_ID)) exit() cv2.namedWindow('Cam') prevTime = 0 while (True): ret, frame = cam.read() curTime = time.time() sec = curTime - prevTime prevTime = curTime fps = 1 / (sec) str = "FPS : %0.1f" % fps str2 = "Testing . . ." cv2.putText(frame, str, (5, 20), cv2.FONT_..

Tensorflow Detection ModelsModel name Speed COCO mAP Outputs ssd_mobilenet_v1_coco fast 21 Boxes ssd_inception_v2_coco fast 24 Boxes rfcn_resnet101_coco medium 30 Boxes faster_rcnn_resnet101_coco medium 32 Boxes faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco slow 37 Boxes Download Models다운로드 받을 디렉토리 생성$ mkdir tfdetection_models$ cd tfdetection_models Tensorflow Detection Models 다운로드$ for model in \..

1) Capture Videoimport numpy as np import cv2 # Video 캡쳐를 위해 VideoCapture() 객체생성 # VideoCapture(0)에서 0은 연결된 카메라의 인수 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 2) Saving Videoimport numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCaptu..