TensorFlow - (streaming)Object Detection API 사용하기 3편

안녕하세요 마루입니다~

오늘은 Google의 Object Detection API 사용하기 3편을 포스팅해볼려고 합니다 ㅎㅎ

1편이 Jupyter notebook에서 

2편은 Local에서 사용했었다면 

3편은 Local에서 웹캠의 스트리밍에 Object Detection을 적용하여 사용하는 방법을 알려드릴려고 합니다.

시작하기에 앞서 먼저 Jupyter Notebook에서 Object_Detection_tutorial을 .py 파일로 저장해주세요~

저 같은 경우에는 object_detection폴더에 Object_detection_maru.py 로 저장하였습니다.

그럼 이제 py파일을 열어서 추가할 부분과 삭제할 부분을 정리하도록 하겠습니다. 

먼저 웹캠의 영상을 OpenCV로 받아올 예정이므로 녹색 박스에 OpenCV라이브러리를 추가하고, 

빨간 박스의 불 필요한 ipython부분은 제거하도록 하겠습니다. 그리고 웹캠의 영상을 받을 수 있도록 cv함수를 추가하겠습니다.

$ import cv2

$ cap = cv2.VideoCapture(0)

를 추가해줍니다. 

이제 연속으로 이미지를 받아 올  수 있도록 빨간 박스의 For문을 While문으로 수정하겠습니다.

수정하면서 cv함수들을 추가해줍니다.

$ while 1:

$ ret, image_np = cap.read()

자 이제 마지막에 있는 빨간 박스부분을 수정하도록 하겠습니다~ 

$ cv2.imshow('pbject detection', c2.resize(image_np,(640,480)))

$ if cv2.waitKey(25) & oxff == ord('q') :

$   cv2.destroyAllWindows()

$   break

를 추가해줍니다.

자 이제 코드 수정은 마무리가 되었습니다 ~ 잘 작동하는지 확인해볼까요?

웹캠의 영상에 Object Detection이 적용되는 것을 확인할 실 수 있습니다 ㅎㅎ

팔만 나와도 사람이라고 인식을 하네요! 그리고 휴대폰과 시계를 잡았습니다~  

혹시나 작동과정중에 오류가 발생하시는 분들은 1~3편까지 차근차근 따라해보시면 잘 작동하실겁니다 :)

오늘의 포스팅은 여기까지 입니다.

오늘 하루도 항상 좋은 일만 가득하셨으면 좋겠습니다~