[패스트캠퍼스 수강 후기] {컴퓨터비전인강} 100% 환급 챌린지 - 36일차

OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝

안녕하세요

오늘은 일찍 출근을 해봤는데

날씨가 엄청 추워졌어요

10도 이상 날씨가 이어지다가 갑자기 0도 가까이 내려가니깐 대응이 안되네요

모두들 감기 조심하시길... ㅎ

 

코딩 공부를 시작하게 된 배경을 다시 언급하자면,

인공지능이 앞으로 세상을 지배할 거라는데, 기계와 소통을 위해 코딩은 점점 필수 능력이 되어가는 것 같습니다.

파이썬으로 공부하면 쉽다는데, 왜 이렇게 어렵게 느껴지는 걸까요???

혼자 너튜브로 공부하려다 보니 두서없이 따라 하기만 하고, 정작 제가 하고 싶은 건 만들지 못하게 되는 것 같습니다.

아마도 제가 더 노력하지 않아서겠지요.

저는 뭔가를 할 수밖에 없는 환경에 놓여야만 움직이는 DNA를 가지고 있는 것 같아요

그래서 투자를 하고 본전심리가 장치가 되어 어쩔 수 없이 실행하게 만드는 유료수강제도를 이용하게 되는 것 같습니다.

 

요새 같은 코로나 시대에는 학원에 가기도 그렇고, 사람마다 이해도나 기본 실력이 다르니 수준이나 진도를 제가 정할 수 있는 온라인 교육이 좋은 것 같습니다.

FastCampus의 교육들은 커리큘럼들도 잘 짜여 있고, 한번 결제하면 평생 소장이 가능하다고 해서 종종 이용하고 있는데요.

이번에는 미션 수행하면 수강료 환급해주는 과정이 생겨서 도전해보기로 했습니다.

 

이번에 도전한 과정은 "OpenCV 를 활용한 컴퓨터 비전과 딥러닝"인데요.

마침 제가 요새 회사에서 추진하고 있는 프로젝트가 "지능형 CCTV 구축"과 관련된 것이어서,

관련 기술도 배울 겸 신청하게 되었어요

 

수강신청 후 환급 미션이 시작되기 전까지는 약간 시간이 있어서 Chapter 1 은 쉬엄쉬엄 들어봤는데요.

FastCampus 강의들의 장점은 영상 1개당 강의시간이 길어도 25분을 넘기지 않고 대체로 10분 안팎이어서

수강에 큰 부담이 없다는 것입니다.

문제는 본인이 꾸준히 하느냐에 대한 것인데 평생 소장이니 의지가 다시 타오를 때 또 보면 되죠 뭐...ㅋ

 

오늘은 밀집 옵티컬 플로우에 대해 배워봤습니다.

모든 픽셀에 대해 옵티컬 플로우를 계산하는 파네빅 옵티컬 플로우입니다.

밀집 옵티컬 플로우

관련 함수는

cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev, next, flow, pyr_scale, levels, winsize, iterations, poly_n, poly_sigma, flags) -> flow

prev, next는 이전 영상과 현재영 상의 그레이 스케일 영상입니다

flow는 계산된 옵티컬 플로우로 np.ndarray.shape=(h, w,2), dtype=np.float32 형태 입니다.

pyr_scale은 피라미드 영상을 만들 때 축소비율로 보통 0.5 정도

levels는 피라미드 영상 개수로 보통 3 정도

winsize는 평균 윈도 크기로 보통 13 정도

iterations는 각 피라미드 레벨에서 알고리즘 반복 횟수로 10 정도

poly_n 은 다항식 확장을 위한 이웃 픽셀 크기로 보통 5~7 정도

poly_sigma는 가우시안 표준편차로 보통 poly_n 이 5일 때 1.1, poly_n이 7일 때는 1.5 정도

flags는 0, cv2.OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW, cv2.OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN

 

이 함수는 각각의 변수들의 디폴트 값이 제공되지 않아서 일일이 값을 입력해줘야 하는 불편함이 있네요.

 

다음으로 OpenCV 트래커를 배워봤습니다.

이제 제대로 객체를 추적하는 방법인데요.

결론부터 말씀드리자면 기본으로 제공하는 함수를 사용했을 때는 추적하는 성능이나 속도면에서 다소 아쉬운 점이 있습니다.

아마 이런 문제들을 머신러닝으로 해결하게 될 것 같은데 먼저 개념을 잡기 위해 제시해주는 것 같습니다.

관련 함수에 대한 내용은 사진으로 대신합니다.

 

 

한주의 출발 잘하시고요

감기 걸리지 않게 옷 따뜻하게 입고 다니세요~ ^^

 

 

강의 링크: https://bit.ly/2DBM8d4

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