라즈베리파이-QT5 설치

Raspberry Pi - Qt5 설치

Qt5 설치
X
user@localhost:~
[user@localhost]$ sudo apt-get update
[user@localhost]$ sudo apt-get install qt5-default qtbase5-dev qtdeclarative5-dev qt5-qmake qtcreator libqt5gui5 qtscript5-dev qtmultimedia5-dev libqt5multimedia5-plugins qtquickcontrols2-5-dev libqt5network5 cmake build-essential
[user@localhost]$ sudo apt-get install libqt5svg5-dev
oscpack 라이브러리
oscpack 라이브러리 다운로드
X
user@localhost:~
[user@localhost]$ git clone https://github.com/dimitry-ishenko-casparcg/oscpack.git
Cloning into 'oscpack'...
remote: Counting objects: 511, done.
remote: Total 511 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 511
Receiving objects: 100% (511/511), 110.97 KiB | 0 bytes/s, done.
Resolving deltas: 100% (377/377), done.
oscpack 라이브러리 설치
X
user@localhost:~
[user@localhost]$ cd oscpack
[user@localhost]$ make
[user@localhost]$ sudo make install
install -c -D -m 755 liboscpack.so.1.1.0 //usr/local/lib/liboscpack.so.1.1.0
ln -s -f liboscpack.so.1.1.0 //usr/local/lib/liboscpack.so
mkdir -p //usr/local/include/ip //usr/local/include/osc
install -c -D -m 644 ip/*.h //usr/local/include/ip
install -c -D -m 644 osc/*.h //usr/local/include/osc
SUCCESS! oscpack has been installed in //usr/local/lib and //usr/local/include/ospack/
QT예제 - timer 프로그램
timer 프로그램 컴파일
X
user@localhost:~
[user@localhost]$ git clone https://github.com/dimitry-ishenko-casparcg/timer.git
[user@localhost]$ cd timer
[user@localhost]$ qmake
[user@localhost]$ ls
Makefile  README.md  res  screenshot.png  src  timer.pro
[user@localhost]$ make
timer 프로그램 실행
X
user@localhost:~
[user@localhost]$ ./timer

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OpenPose를 이용한 사람의 움직임 감지(Human Pose Estimation)

이미지
OpenPose를 이용한 사람의 움직임 감지(Human Pose Estimation) file:///D:/01-Tomato/work/work_AI/Posenet/Real-Time-Human-Pose-detection-in-browser-master/Real-Time-Human-Pose-detection-in-browser-master/poseNet%20with%20webcam/index.html 기존의 머신러닝을 사용하기 전에는 영상 내에서 인간의 움직임을 감지하기 위해서 Xbox의 "키넥트 센서"와 같은 전용 기기를 사용하여, 인간의 몸짓을 비롯한 제스처를 인식할 수 있었다. ​ 이번 포스팅에서는, 이러한 인간의 몸짓을 감지하기 위한 특수한 센서가 없이 순수하게 영상 데이터만으로 인간의 움직임을 추정하고 감지할 수 있는 Open Pose DNN에 대해 알아보고 이걸 이용해 간단하게 실습을 수행해보자. ​ 움직임 추정(Keypoint Detection) OpenPose는 딥러닝의 CNN 기반으로 이미지 혹은 영상을 입력 값으로 하여 객체의 위치 및 방향을 감지한다. OpenPose가 작동되는 신경망 아키텍처는 다음과 같다. 1. 좌측단의 입력 데이터를 VGGNet - 19 ​ 를 통해 수행된 Output 데이터의 특징(feature)을 강조한 상태로 출력하게 된다. ​ 2. 1번에서 출력된 Output을 2번의 분기를 통해 전파를 수행하게 되는데, 첫 번째 분기점에서는 전반적인 신체 부위의 특정(팔꿈치, 무릎 등)에 사용된다. ​ 3. 반복되는 Stage에 따라 가지를 거쳐서 confidence map 과 affinity field 를 구하게 되는데, 여기서 confidence map 은 인간의 관절 구조 등을 찾는데 사용되며, affinity field 는 추출된 관절 구조가 어떤 객체의 것인가에 대해 알아는데 사용된다. ​ 예를 들어 ...
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