OpenCV

OpenCV

HOG  + SVM를 통한 문자 인식

V:\opencv4.0.1\work-opencv\Hog

//www.learnopencv.com/handwritten-digits-classification-an-opencv-c-python-tutorial/


1. 유튜브를 통해 영상가져오기
2. 영상에서 부분 짜르기
3. 전처리 과정
    - 영상을 이진화
    - Threashold 를 이용한  YUV 영상
4. 기울기 , 사각형영역  여백지정
5. 문자인식 - 데이터셋
6. 값 출력

원도우용  Teseract  설치

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[라즈베리파이] Openssl 설치 1.0.1

openssl Install openssl 의   경우는   기존  apt-get 으로   가져오는   것이   아니라   소스를   가져온다음  make 를   해주는   방식입니다 . $ wget https://www.openssl.org/source/old/1.0.1/openssl-1.0.1t.tar.gz $ cd openssl-1.0.1t $ tar xvf openssl-1.0.1t.tar.gz $ $ ./config --prefix=/usr --openssldir=/usr/local/openssl shared $ make $ sudo make install $ openssl version 참고로  openssl site 에   들어가보면   최신   버전은  1.1.0 입니다 .  해당   버전으로   설치시  openssl version  을   입력하면  error 라고   나옵니다 .  되도록   사용하지   않는   것이   좋아   보이네요 . openssl old release link https://www.openssl.org/source/old 컴파일   방법 tester.cpp #include <stdio.h>        int  main( int  argc,  char  *argv[])   {       printf( "Hello, world\n" );        return  0;   }   build.sh #!/bin/sh   OUT_NAME="tester1"   LIB_PATH="../../build/linux/extLibs"   g++ *.cpp -D_DEBUG -g -o $OUT_NAME \           -L$LIB_PATH \           -L/usr/local/lib \           -lwiri
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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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