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start() { 시작에 앞서 본 포스팅은 아래 순서로 작성 될 예정입니다. 이번 포스트는 1번 'OpenPose' 이론에 해당 합니다. 1. OpenPose 이론 2. OpenPose를 하기 위한 환경 설정 (Ubuntu 기반) 3. OpenPose 작동시켜보고 KeyPoint 데이터 출력 해 보기 4. Python Code를 이용하여 OpenPose를 이미지, 영상, 웹캠 등으로 작동 시켜보기 시작 전 Human Pose Estimation에 관한 제 포스팅을 보고 오시면 더 이해가 잘 되리라 봅니다. mickael-k.tistory.com/151 Human Pose Estimation (휴먼 포즈 에스티메이션, 인간 자세 예측) Human Pose Estimation은 인간이 어떤 자세를 하고 있는..

Human Pose Estimation은 인간이 어떤 자세를 하고 있는지에 관해 예측을 하는 것입니다. 전통적인 방식 전통적인 자세 인식 방법은 사람에게 장비를 부착하여 측정을 하였습니다. 아래와 같은 사진으로 관절, 손가락 마디의 위치에 센서를 달아 측정이 가능하도록 연구가 되어왔죠. 위와같은 전통적인 방식은 움직임을 정교하게 파악 할 수 있습니다. x, y, z 3차원의 측면에서 본다면 어떻게 움직이는지 정확하게 알 수 있죠. 하지만! 우리에게 중요한건 무엇!? COST 죠? 돈이 많이 듭니다. 저런 장비 하나 부착하기도 번거롭고 시간소모도 있고, 모든 사람마다 체형이 다르고, 공간이 한정적인 곳에서만 해야 합니다. 전기를 넣어줘야 하기에 베터리나 전선들도 들어가서 움직임 또한 제한되죠. 새로운 시도..

원리가 간단 하면서도 연산량에 큰 영향을 주지 않는 트래킹 알고리즘 이며, opensource이기 때문에 누구나 사용 가능한 코드입니다. 요즘에 영상처리에서 Yolo나 SSD 같은 Object Detection알고리즘 결과물에 붙여서 사용 하면 더 Smooth한 결과물을 보게 될겁니다. Source Code 1. CPP 코드 https://github.com/mcximing/sort-cpp mcximing/sort-cpp C++ port of Simple online and realtime tracking(SORT) - mcximing/sort-cpp github.com 2. Python 코드 https://github.com/abewley/sort abewley/sort Simple, online, a..

strat() { Object Tracking을 공부하기 앞서 Object Detection에 관해서 그리고 Classification에 관해서 제 다른 포스트에서 공부를 하고 오시면 이해가 더 쉬울겁니다. 1. Classification 2. Object Detection Object Tracking이란? 우린 이미 Classification에서 물체를 구별 하는 방법에 대해 배웠으며, 사진 한장에 여러개의 Object들이 들어가 있는 문제를 해결 하게 위해 Multi-lable Classification에는 Object Detection이 사용 된다는 것을 알 수 있었습니다. 아래는 Object Tracking의 순서도 입니다. 일단 영상이 들어오면 한 부분에 물체가 있다는걸 인식 (Object Re..

start() { Classification 이란? Classification은 영상처리에서 이미지를 보고 그게 뭔지 맞추는 문제 입니다. Classification은 두가지로 나뉠 수 있습니다. 1) Single Classification 단일 분류 문제는 아래와 같이 사진 한장에 있는 물체를 보고 뭔지 판단 하는 문제 입니다. 하지만 아래와 같이 사진 한장에 여러가지 물체를 갖고 있으면 어떻게 될까요? 이를 해결하기 위해 Multi-label Classification 이라는걸 만들었습니다. 2) Multi-label Classification 이는 한가지의 사진에 여러 물체를 검출 하고 분류 하기 위한 문제 입니다. 즉, 바로 위 고양이, 개가 같이 있다면 이의 위치에 도달해 물체 분류를 해 아래와..

start() { Object Detection, OD 란? Object Detection(앞으로 'OD' 라고 하겠습니다.)은 물체 검출 입니다. 즉, 카메라나 다른 센서를 이용하여 자동차, 사람, 동물, 물건 등을 검출 하죠. 추가로 이게 뭔지를 나타내 주기 위해서 우리는 Classification(분류) 이란 단어를 사용 합니다. Object Detection의 역사는 아래와 같습니다. 컴퓨팅파워가 좋아 지기 전에는 이 문제는 모두 영상처리로 풀고 있다가 2012년 AlexNet이 나타나고 부터는 딥러닝을 활용하여 문제를 접근 하고 있고 현재 정말 'Hot'한 분야 입니다. OD의 역사에 좀더 자세히 알고 싶아면 아래 논문을 추천 합니다. https://arxiv.org/pdf/1905.05055...