참조 : https://learnopencv.com/train-yolov8-on-custom-dataset/

 

Train YOLOv8 on Custom Dataset – A Complete Tutorial

Train YOLOv8 on a custom pothole detection dataset. Training YOLOv8 Nano, Small, & Medium models and running inference for pothole detection on unseen videos.

learnopencv.com

 

파이참을 실행하고 터미널을 열고  학습 데이터를 다운받음 (25G 정도되니 시간이 많이 걸립니다.)

wget https://www.dropbox.com/s/qvglw8pqo16769f/pothole_dataset_v8.zip?dl=1 -O pothole_dataset_v8.zip

 

다운이 완료되면  ultralytics-main\datasets  폴더안에 이동후 해당 파일 이름으로 압축을 해제

 

train \images  

 

프로젝트에서 마우스 오른쪽 버튼을 누르고, New  -> File 

 

아래 이름으로 생성 

pothole_v8.yaml

 

 

 

 

 

아래 내용을 복사후 저장 

path: pothole_dataset_v8/
train: 'train/images'
val: 'valid/images'

# class names
names:
0: 'pothole'

 

훈련을 시킵니다. 

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt imgsz=1280 data=pothole_v8.yaml epochs=50 batch=8 name=yolov8n_v8_50e

 

시간이.....

 

 

 

 

 

완료가 되면 runs\detect 폴더에 pt 파일이 생성됩니다. . 

 

 

 

 

프로젝트에 복사해주고 모델을 명을 변경해줍니다. 

from ultralytics import YOLO



model = YOLO("best.pt")
results = model.predict(source="0", show=True )

print(results)

 

스마트폰으로 포트홀 사진을 뛰운후 검출이 잘 됩니다. 

 

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https://xandroid.tistory.com/entry/WebCam-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EA%B0%9D%EC%B2%B4-%EC%9D%B8%EC%8B%9D

 

yolo8 & python 3.10 이용한 객체 인식 #1

1) 파이썬 설치 https://www.python.org/downloads/windows/ Python Releases for Windows The official home of the Python Programming Language www.python.org os 맞는 bit 다운로드후 설치 커스텀을 선택 IDLE는 체크를 안함, => 파이참을

xandroid.tistory.com

#1 이어서 

 

아무이름이나 지어주고 엔터 

아래 코드를 입력후

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8s.pt")
results = model.predict(source="0", show=True)
print(results)

 

플레이 버튼을 누르면

 

아래와 같이 캠으로 객체인식이 가능

 

 

 

 

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1) 파이썬 설치  

 

https://www.python.org/downloads/windows/  

 

Python Releases for Windows

The official home of the Python Programming Language

www.python.org

 

os 맞는 bit 다운로드후 설치 

 

커스텀을 선택  IDLE는 체크를 안함,  => 파이참을 이용

 

 

설치 경로를 기억 

 

 

인스톨 버튼을 누름

설치완료

 

 

2) 파이참 설치 ( IDE 툴 )

 

https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/

 

3) Yolo8 다운받기

 

https://github.com/ultralytics/ultralytics 

 

v8 이 더 빠르다고 ....

다운받은후 압축을 해제하고 적당한 폴더에 복사함

4) 파이참 실행 

해당경로를 아까 yolo8 다운 받은 경로로 변경

기존소스 선택 

 

터미널을 열고 

 

 

 

pip install ultralytics   엔터~~

Updating skeletons 완료될때까지 대기

 

 

 yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'   

엔터

해당 경로에 객체 인식 결과 파일이   runs\detect\ 이미지 파일로 저장이됨  

 

 

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sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

 

sudo apt install python3-opencv

sudo apt-get install build-essential cmake

sudo apt-get install pkg-config

 

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev

sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

 

 sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy

 

버전 확인

ohoh:~$ python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
4.2.0

 

 

 

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1) JDBC Download 

https://jdbc.postgresql.org/download.html

 

2) 다운 받은 파일을 폴더 생성해서 넣어준다.

 

 

 

3) Jar 폴더 생성

 

4) eclipse-workspace 폴더안에 프로젝트명에 jar 폴더안에  postgresql-42.3.3.jar  복사

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5) import 및  소스

import java.sql.*;
String svripDatabasename  = "jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/postgres";
        String userid     = "postgres";
        String pwd = "shinhan3262";
 
        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(svripDatabasename, userid, pwd);) {
              
         Statement smt = connection.createStatement();
            ResultSet rs = smt.executeQuery("SELECT current_date");
                    
            while(rs.next()) { 
   System.out.println(rs.getString(1) ); 
            }
              
              
            rs.close();
            smt.close();
            connection.close();
        }
        catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }

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1) 설치

sudo apt install moserial

설치완료

 

 

 

포트 설정을 통해  송수신(TX,RX)를 테스트 해볼수 있다.

 

 

 

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1) Ubuntu 16.04.7  Down

http://releases.ubuntu.com/releases/16.04/

 

 

2) Rufus 실행

https://rufus.ie/ko/

 

다운 완료후 실행 

 

 

파일 선택후  "START"

 

 

 

3) 재부팅후 "del" 키 눌러서 바이오스 진입

 

부트 옵션을 USB 설정 저장후 재부팅 

 

 

install ubuntu 선택하면 설치 시작 

 

완료된 모습

 

 

자작 박스 케이스
자작 박스 케이스
M.2 SSD

 

 

 

 

 

출처 : http://docs.lattepanda.com/content/delta_edition/os/

 

2x OS Support - Documentation

Operating Systems This document will go over the operating systems that are compatible with the LattePanda Delta. It will also cover the acceptable bootup media, as well as instructions and resources for installing the operating systems and other special c

docs.lattepanda.com

 

 

 

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