1시간에 해보는 ObjectDetectionAPI로 이미지 해석

version: python 3.7.7
OS: macOS Catalina 10.15.3
tensorflow: 2.2.0-rc1

 환경 구축

python3계를 이용합니다.

파이썬 버전은 pyenv 등을 이용하여 최신 버전을 설치하십시오. (pyenv에 대해서는 다른 기사를 참조하십시오.)
※이번은 3.7.7을 이용

pip를 설치하고 버전 업합니다.

sudo easy_install pip

sudo easy_install --upgrade six

sudo pip install --upgrade pip

필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install  Cython
pip install  contextlib2
pip install  pillow
pip install  lxml
pip install  jupyter
pip install  matplotlib

TensorFlow를 설치합니다.
※RC판을 사용해 버리고 있습니다만 이하보다 최신의 안정판을 이용하도록 해 주세요.
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pip install tensorflow

// version確認
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2.2.0-rc1

protobuf를 설치합니다.

brew install protobuf

TensorFlow의 모델을 복제합니다. (tensorflow 디렉토리를 만듭니다.)

cd tensorflow
git clone https://github.com/tensorflow/models.git

detection api  실행

Jupyter notebook에서 실시합니다.

cd ~/tensorflow/models/research/object_detection/
Jupyter notebook

브라우저에 디렉토리가 표시되므로 object_detection_tutorial.ipynb를 클릭하여 노트북을 엽니 다.

노트북 셀에서 Run All를 선택합니다.



사람과 같은 요소가 감지됩니다.

PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = pathlib.Path('models/research/object_detection/test_images')

위의 디렉토리에 분석 대상 이미지가 저장되어 있습니다.
파일을 변경하여 원하는 이미지를 분석해 보세요.