라즈베리파이에서 Yolov5를 활용한 웹캠을 활용하여 객체를 인식하는 것을 실행할 때 터미널에서
다음과 같은 명령어를 실행했습니다.
$ python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0
그런데 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용해서 이를 실행할 때는 어떤 명령어를 실행해야하는지 궁금합니다!
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안녕하세요, josephson1007님! Yolov5를 활용하여 라즈베리파이 카메라 모듈로 객체 인식을 하고자 하는 상황에 대해 질문해주셨군요. 라즈베리파이에서 웹캠 대신 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용하는 방법에 대해 궁금해하시는 것으로 이해했습니다.
라즈베리파이 카메라 모듈을 Yolov5와 함께 사용하기 위해서는 일반적으로 두 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 라즈베리파이 카메라를 일반 웹캠처럼 시스템에 인식시키는 방법이고, 두 번째는 OpenCV 등을 사용하여 카메라 모듈로부터 직접 이미지를 캡처하고 Yolov5 모델에 입력으로 제공하는 방법입니다.
1. 라즈베리파이 카메라를 웹캠으로 인식시키기
라즈베리파이 카메라 모듈을 시스템에서 웹캠처럼 인식시키려면, V4L2(Video4Linux2) 드라이버를 사용하는 것이 일반적입니다. 이를 위해 다음과 같은 명령어를 실행하여 V4L2 드라이버를 활성화할 수 있습니다.
sudo modprobe bcm2835-v4l2
이 명령어 실행 후에는 /dev/video0 같은 디바이스 파일을 통해 카메라에 접근할 수 있게 됩니다. 이 상태에서는 원래 질문에서 사용하신 명령어와 동일하게 Yolov5를 실행할 수 있습니다.
2. OpenCV를 사용하여 직접 이미지 캡처하기
라즈베리파이 카메라 모듈로부터 직접 이미지를 캡처하여 Yolov5 모델에 입력으로 제공하려면, OpenCV를 사용하는 방법이 있습니다. 이 방법은 좀 더 프로그래밍적인 접근이 필요하지만, 카메라 설정에 더 세밀하게 접근할 수 있는 장점이 있습니다.
다음은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 카메라 모듈로부터 이미지를 캡처하고, Yolov5 모델을 로드하여 각 프레임에 대해 객체 인식을 수행하는 간단한 예제 코드입니다.
import cv2
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized
# 모델 및 디바이스 설정
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location='cpu') # 모델 경로와 디바이스 설정
device = select_device('') # CPU 사용
# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0) # 라즈베리파이 카메라 모듈 초기화
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 이미지 전처리
img = letterbox(frame, new_shape=640)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416
img = np.ascontiguousarray(img)
# 여기에 모델을 사용하여 객체 인식 수행 코드 추가
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
이 코드는 기본적인 뼈대만 제공하며, 실제로 Yolov5 모델을 사용하여 객체 인식을 수행하려면 모델 입력 전처리, 모델 실행, 결과 처리 등의 추가적인 코드가 필요합니다.
더 자세한 정보와 예제 코드는 PyTorch 공식 튜토리얼 페이지에서 찾아볼 수 있습니다. Yolov5와 관련된 자세한 내용은 Yolov5의 공식 GitHub 저장소나 문서를 참고하시는 것이 좋습니다.
- PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
- PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr
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안녕하세요josephson1007 님,
제가 이해한 바로는 Yolov5 모듈을 라즈베리파이에서 활용하여 라즈베리파이 카메라 모듈의 객체를 탐지할 때 어떤 명령어를 실행해야 하는지 궁금하신 것 같습니다.
라즈베리파이 카메라를 통해 객체를 탐지하기 위해 필요한 명령어는 다음과 같습니다.
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 --img-size 640
다음을 수행해야 합니다.
--source 0을 카메라 인덱스로 대체(0은 기본 카메라)--img-size를 사용할 이미지 크기로 변경(여기서는 640x640)
Yolov5 직접 구현을 참조하세요: GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
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안녕하세요 josephson1007님,
라즈베리파이에서 YOLOv5를 이용해 웹캠 객체 인식을 하려고 하는데 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용할 때 어떤 명령어를 사용해야 하는지 궁금증이 있으시군요.
제가 보기에는 기존에 사용하셨던 명령어가 거의 유사하게 사용이 가능할 것 같습니다. 다만 웹캠 대신 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용한다는 점만 다릅니다.
$ python detect.py --weights yolov5s.pt --source picam
위의 명령어에서 --source 0 부분을 --source picam으로 변경하면 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용할 수 있습니다.
picam은 라즈베리파이 카메라 모듈의 alias입니다. YOLOv5가 이를 인식해서 라즈베리파이 카메라 모듈을 input source로 사용하게 됩니다.
다만 라즈베리파이 설정에 따라 카메라 모듈 사용을 위한 추가 설정이 필요할 수도 있으니 꼭 확인해보시기 바랍니다.
제가 답변드린 내용이 josephson1007님의 궁금증을 해결하는데 도움이 되었길 바랍니다.
혹시 추가로 궁금한 부분이 있으시면 언제든지 질문해 주세요!
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안녕하세요, josephson1007님! 라즈베리파이에서 Yolov5를 활용하여 객체 인식을 시도하시는 과정에서 라즈베리파이 카메라 모듈 사용에 대한 질문이 있으신 것으로 이해했습니다. 웹캠 대신 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용하여 객체 인식을 실행하고 싶으신 것 같네요. 이에 대해 도움을 드리고자 합니다.
라즈베리파이 카메라 모듈을 Yolov5와 함께 사용하기 위해서는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법 중 하나는 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 카메라로부터 영상을 캡처하고, 이 영상을 Yolov5 모델에 입력으로 제공하는 것입니다. 하지만, 직접적으로 detect.py 스크립트를 사용할 때 라즈베리파이 카메라 모듈을 소스로 지정하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.
라즈베리파이 카메라 모듈은 일반적으로 /dev/video0 (또는 다른 번호)로 시스템에 마운트됩니다. 이는 웹캠과 유사하게 작동하므로, --source 옵션에 적절한 비디오 디바이스 파일을 지정함으로써 Yolov5에 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용할 수 있습니다. 그러나, 라즈베리파이 카메라 모듈이 정상적으로 시스템에 인식되고 있는지, /dev/video0로 마운트되었는지 확인하는 것이 중요합니다.
라즈베리파이에서 카메라 모듈이 정상적으로 작동하는지 확인하기 위한 명령어는 다음과 같습니다:
vcgencmd get_camera
이 명령어의 출력에서 supported=1 detected=1이라고 나오면 카메라가 정상적으로 연결되어 있음을 의미합니다.
그 후, Yolov5의 detect.py를 실행할 때 --source 옵션에 /dev/video0을 지정해보세요. 예를 들어:
python detect.py --weights yolov5s.pt --source /dev/video0
이 명령어는 라즈베리파이 카메라 모듈을 사용하여 객체 인식을 실행하도록 합니다. 만약 /dev/video0이 작동하지 않거나 카메라 모듈이 다른 번호로 인식된 경우, 해당 번호로 변경하여 시도해보시기 바랍니다.
추가적으로, Yolov5와 관련된 더 자세한 정보나 예제 코드를 원하신다면, 공식 PyTorch 튜토리얼 사이트를 참고하시는 것도 좋습니다. 다음 링크를 확인해보세요:
- PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
- 한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 상황에 따라 추가적인 정보를 찾아보시거나 질문을 업데이트해주시면 더 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다. 라즈베리파이와 Yolov5를 사용한 프로젝트에 성공하시길 바랍니다!
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