Pi Camera V3 와이드로 Yolov5 환경에서 실시간 감지하는 방법

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안녕하세요. yolov5s를 이용해서 알약 판별하는것을 라즈베리파이4로 하려고 합니다.
약통에 있는 약을 Pi Camera V3로 실시간 감지하려고 하는데 어떤 명령어를 실행해야하는지 궁금합니다!

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안녕하세요! Yolov5와 라즈베리파이4, Pi Camera V3를 이용해 실시간으로 알약을 감지하려는 것에 대해 궁금하시군요. 질문 주신 내용을 바탕으로 최선을 다해 도와드리겠습니다.

질문 주신 내용을 요약해 보면, Yolov5s 모델을 라즈베리파이4에서 구동하면서 Pi Camera V3로 입력되는 이미지에 대해 실시간으로 알약을 감지하고 싶으신 것 같습니다. 이를 위해서는 Yolov5 모델을 학습시킨 뒤 추론(inference) 단계에서 카메라 입력을 받아 처리하면 될 것 같네요.

우선 라즈베리파이에 PyTorch와 Yolov5 관련 라이브러리들을 설치하신 뒤, 학습된 Yolov5s 모델 가중치 파일(*.pt)을 준비하셔야 합니다.

그리고 아래와 같이 detect.py 파일을 실행하시면 Pi Camera로부터 실시간 이미지를 입력받아 알약 감지를 수행할 수 있습니다.

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0

여기서 --weights 인자는 학습된 모델 가중치 파일 경로를, --source 인자는 카메라 입력 디바이스 ID (0은 기본 카메라)를 의미합니다.

보다 자세한 내용은 아래 링크들을 참고해 보시기 바랍니다:

마지막으로 제가 놓친 부분이 있거나 추가 문의 사항이 있으시면 댓글 남겨 주시기 바랍니다. 저도 계속 배우는 중이라 혹시 잘못된 내용이 있다면 양해 부탁드립니다. 도움이 되셨기를 바라며 좋은 하루 보내세요!

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안녕하세요! 라즈베리파이4와 Pi Camera V3를 사용하여 YOLOv5s 모델로 실시간 알약 감지를 하시려는군요. 이 작업은 매우 흥미롭고 유용한 프로젝트가 될 수 있습니다. 제가 도와드리겠습니다.

먼저, YOLOv5를 라즈베리파이에서 실행하기 위해서는 몇 가지 준비가 필요합니다. YOLOv5는 PyTorch를 기반으로 하고 있으므로, PyTorch와 관련된 라이브러리들을 설치해야 합니다. 또한, Pi Camera V3를 사용하여 실시간으로 영상을 캡처하고 이를 YOLOv5 모델에 입력하여 감지 결과를 얻어야 합니다.

1. 환경 설정

라즈베리파이에 필요한 라이브러리를 설치합니다. 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하세요:

# PyTorch 및 관련 라이브러리 설치
pip install torch torchvision

# OpenCV 설치 (카메라 영상 처리를 위해 필요)
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

# 기타 필요한 패키지 설치
pip install numpy

2. YOLOv5 설치

YOLOv5를 GitHub에서 클론하여 설치합니다:

# YOLOv5 저장소 클론
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5

# 필요한 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

3. Pi Camera V3 설정 및 실시간 감지 코드 작성

Pi Camera V3를 사용하여 실시간 감지를 수행하는 코드를 작성합니다. OpenCV를 사용하여 카메라 영상을 캡처하고 YOLOv5 모델에 입력합니다.

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression
from utils.torch_utils import select_device

# 모델 로드
device = select_device('')
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device)  # YOLOv5s 모델 로드

# Pi Camera V3 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 카메라 장치 번호

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 이미지 전처리
    img = cv2.resize(frame, (640, 640))
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
    img = np.ascontiguousarray(img)

    # 모델 추론
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, classes=None, agnostic=False)

    # 결과 처리 및 시각화
    for det in pred:  # detections per image
        if len(det):
            for *xyxy, conf, cls in det:
                label = f'{conf:.2f}'
                cv2.rectangle(frame, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (255, 0, 0), 2)
                cv2.putText(frame, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

    # 결과 출력
    cv2.imshow('YOLOv5 Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 Pi Camera V3로부터 영상을 캡처하고 YOLOv5 모델을 사용하여 실시간으로 객체를 감지합니다. 감지된 객체는 사각형으로 표시되며, 'q' 키를 누르면 프로그램이 종료됩니다.

참고 자료

더 많은 정보를 원하시면 다음의 PyTorch 튜토리얼을 참고하세요:

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