개발자
안녕하세요 새내기 개발자입니다!! 기존 웹 개발을 위해 공부하다가 우연치않게 다른쪽 개발로 취업을 하게 되었는데 해당 개발에 관련되서 모르는 부분이 너무 많아 선배님들에게 질문이 있어 이렇게 글 남겨봅니다 이번에 YOLOv5 로 학습된 AI 검사 모델 관련 프로젝트를 진행하게 되었는데 저는 신입 답게 AI 관련된것 보단 opencv 처리부분을 하게 되었는데 어떤걸 공부해야할지 몰라서 이렇게 질문드립니다. 제가 만들어야 할 부분을 설명해 보자면 Opencv 로 영상 데이터를 읽어오고 읽어온 frame을 AI 검사 모델에 입력 전 이미지 사이즈 조절과 모델에 입력후 나오는 데이터에 대해서 기존 frame에 바운딩 박스와 라벨을 그려주는 부분에 대해서 맡게되었습니다. 이런 작업을 하게 되는데 정말 아무것도 몰라서 추천 해줄만한 강의와 책 추천을 부탁드립니다! Frame 처리도 할 줄 모르는 초보자 기준으로 강의 추천해주시면 감사하겠습니다 또한 앞으로의 공부 방향성에 대해서도 추천해주시면 정말 감사하겠습니다. 두서없는 글이라 죄송하다는 말씀 드리고 도망가보겠습니다 감사합니다!! + 좀더 알아보니 이런쪽 개발을 이미지 프로세싱 이라고 하더군요!
답변 1
인기 답변
안녕하세요, 저도 신경망 입력 전과 입력 후를 처리하는 것을 위주로 하는 이미지를 다루는 개발자입니다. 저는 책, 유튜브 없이 사수의 도움도 없이 구글링으로 모든걸 해결했습니다. 그래서 조금 다른 말씀을 드리고 싶네요. 음..이쪽 신입 개발자시면 기초적인 라이브러리 사용 방법과 이미지 객체 다루는 법이 필요하겠네요. 공부한다고 생각하지 마시고, 구글링을 적극적으로 활용해 보시기 바랍니다. 결국 비디오 받아서, VideoCapture로 읽어오고, resize하고, 바운딩박스와 라벨 그려주는 함수를 모두 opencv에서 작업하는 것일테니까요. "python opencv 강의", "python opencv 비디오 읽기" "python opencv 이미지 사이즈 조절", "object detection 바운딩박스 표시하기" 등 이런식으로 구글링을 하시는 방법이 있고, bing챗으로 직접 물어봐도 찾아와 줍니다. 그럼 지식을 줏어먹으면 되는거죠. 그리고 초보 개발자라고 하시니 이런것까지 하라고 하긴 좀 뭐할 수 있지만, 비디오를 불러오고, 처리하고, visualize하는것까지 기본적으로 실행할 수 있도록 되어있는 과정이 다 yolov5 레포지토리에 가시면 코드에 있으니 찾아보시면 됩니다. 이미지 프로세싱 함수들에 대해서도 원리라던지 사용방법이라던지 나중에 필요하게 될 수도 있지만, 그것 또한 누군가가 블로그에 상세하게 설명해 놓은 부분이 분명 있을겁니다. 같은 내용이어도 상세하게 풀어냈느냐 간단하게 설명해주느냐의 그 결이 본인에게 맞는지는 직접 파보시고 판단하셔야 합니다. 앞으로의 공부 방향성...에 대해서는 함부로 말씀드리기 어렵네요. 관련된 라이브러리인 PIL.Image나, numpy 객체 다루는 법, 각종 opencv의 기본적인 함수들, 영상 수신 스레드와 처리 스레드의 분리 등...업무를 하다보면 필요에 따라 알아야 할 것들이 생길 것입니다. 그것은 회사마다 다르기 때문에.. 본인이 하고 있는 것이 어떤 큰 그림으로 굴러가는지 파악하시고 일하시다보면 되지 않을까 조심스럽게 이야기해봅니다.
익명
작성자
2024년 02월 18일
답변감사합니다 검색과 친숙해져야하는 직업인만큼 처음 해보는 코드작성도 검색을하며 필요한 부분만 가져와 사용하는거에 익숙해져야할탠데 아직까지 강의를 보며 익숙해진 이후에 해보는게 버릇이였는데 이참에 조언해주신대로 필요한 부분을 검색해가며 지식 스팩트럼을 넓혀가는 작업을 해봐야겠네요 다시한번 감사합니다!
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2024년 02월 18일
안녕하세요, YOLOv5와 OpenCV 프로젝트에 참여하게 된 것 축하드립니다. 다소 복잡해 보일 수 있지만 기본부터 천천히 학습하면 분명히 해낼 수 있어요. 아래는 제가 추천하는 공부 방향과 강의, 책들입니다: 1. 기본 Python: "Automate the Boring Stuff with Python"이나 "Python Crash Course" 같은 도서를 추천드립니다. 2. Python을 이용한 OpenCV 이미지 처리: Coursera에서 "Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning"라는 강좌가 있습니다. 3. 딥러닝에 대한 이해: "Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch"나 "Deep Learning with PyTorch"는 좋은 선택일 것입니다. 4. 객체 탐지에 대한 이해: OpenCV와 YOLO를 연결하는 것이 목적이라면, 객체 탐지에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. Coursera의 "Convolutional Neural Networks"강좌를 추천드려요. 작업에 관련된 기술을 익힌 후, 실제 프로젝트 코드를 작성하는데 필요한 문서를 찾아보시길 권장합니다: - YOLOv5 모델 사용법은 YOLOv5의 GitHub 페이지(https://github.com/ultralytics/yolov5)에서 예제 코드와 함께 찾아볼 수 있습니다. - 이미지 처리를 위한 OpenCV 문서도 참고하시면 좋을 것 같습니다(https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html). 마지막으로, 이러한 기술을 익힌 후에는 실제로 관련 프로젝트를 진행하면서 문제 접근법과 해결사항 등을 더욱 효과적으로 배울 수 있습니다. 화이팅하세요!
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