기계는 거짓말하지 않는다

FFMPEG with NVIDIA GPU (Docs) Using FFmpeg with NVIDIA GPU Hardware Acceleration - NVIDIA Docs All NVIDIA® GPUs starting with Kepler generation support fully-accelerated hardware video encoding and decoding. The hardware encoder and hardware decoder are referred to as NVENC and NVDEC, respectively, in the rest of the document. The hardware capabili docs.nvidia.com 위 문서를 읽고 FFMPEG를 컴파일 하면 된다. 주의점..

Darknet make 시 darknet 실행 파일만 생성될 경우 Makefile 수정이 필요하다. 위와 같이 작성되어 있으므로 LIBSO=1 이 되어야 한다.

우선 마켓플레이스에서 Remote - SSH를 설치한다. Ctrl + Shift + P 입력 시 명령어 창에 원격을 입력하고 원격-SSH: SSH 구성 파일 열기를 클릭한다. 사용자\.ssh\config 선택한다. 이러한 설정 파일이 열린다. Host 는 원격 연결을 구분할 이름, HostName 은 IP 또는 연결 주소, User 은 원격될 때 로그인할 사용자이다. .pem 과 같은 키 파일이 있다면 ssh 디렉터리 밑에 pem 파일을 두고 IdentityFile 항목을 추가한다. IdentityFile 옆에 pem 파일 경로를 입력한다. Port 추가도 가능하다. 만약 비밀번호를 입력한다면, OpenSSL 등을 사용하여 키 파일을 생성 후 경로를 입력한다.

Linux에서 명령어 결과를 확인함과 동시에 파일로 출력하고 싶은 경우 명령어와 tee 명령어를 파이프와 함께 사용한다. 명령어 | tee 출력파일 # ls -al | tee ls_result.txt

OpenCV를 이용하여 영상을 read 한 후 확인 시, 회전되어 있는 경우가 있다. 영상의 메타데이터를 확인하면 (ffmpeg 사용) rotate에 회전된 각도가 있다. OpenCV 4.5 버전 미만에서, 원본 영상을 회전시켜 수정한 영상일 경우 OpenCV로 프레임을 읽으면 반영이 되지않고 원본 그대로 출력되는 현상이 있다. 4.5 버전 미만이라도 메타데이터를 읽어 다시 회전시켜 줘도 되지만 4.5 버전 이상을 설치하면 정상적으로 출력된다.

디렉터리 내의 파일들의 경로를 텍스트 파일로 저장한다. 특정 확장자만 제한하려면 argparser로 넘겨준다. argparser 명령어 예시 image_files 디렉터리 내의 png, jpg, jpeg 확장자를 가진 파일들의 경로를 file_list.txt 텍스트 파일로 저장 python file_path_list_to_text.py -p ./image_files -t file_list.txt -e png jpg jpeg import glob import argparse import os def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-p', '--path', default=".", help="data path") pa..

Labelme JSON data의 label 명이 잘못되었을 때 변경하고 싶은 경우 하위 디렉터리가 존재하거나 존재하지 않는다면 수정이 필요하다. import os import glob import datetime import time import json # 경로 변경 dir_root_path = "G:/data" # 수정된 데이터 저장 경로 dest_dir_path = "G:/data_label_modify" # 하위 디렉터리 sub_dir_name_list = ["dir_001", "dir_006"] # perosn -> person, carr -> car CHANGE_LABEL_TABLE = { "perosn" : "person", "carr" : "car" } read_count = 0 star..

Labelme JSON 데이터에 포함 된 label 이름 별 object 개수를 확인할 경우 하위 디렉터리가 존재하지 않는다면 수정이 필요하다. 하위 디렉터리가 존재할 경우 디렉터리 별로 결과를 출력하고 모두 확인이 완료되면 전체 결과를 출력한다. import os import glob import datetime import time import copy import json # 경로 변경 dir_root_path = "G:/data" # 하위 디렉터리가 존재할 경우 sub_dir_name_list = glob.glob(os.path.join(dir_root_path, "*")) total_name_dict = {} class_name_dict = {} read_count = 0 start_time =..