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  [OpenCV + GCP] ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 안녕하세요. 코딩산책입니다. GCP에서 Inference가 가능한 API서버를 만들던 도중 나타난 오류를 기억하기 위해 작성해 둔다.에러메시지ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory개발환경클라우드 플랫폼 : Google Cloud Egine - VM Instance머신유형 : e2-smallCPU 플랫폼 : Intel Broadwell운영체제 : Ubuntu 22.04아키텍처 : x86/64메모리 : 1GB디스크 용량 : 20GB최초 디스크의 용량을 10GB로 하여 생성하였으나 pytorch, openvino 등등 여러 패키지가 설치되며 캐시의 부족과 용량의 부족으로 인해 디스크의 용량을 20GB.. 2024.11.14

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  [시놀로지] 시스템 용량 부족 문제점 해결 방안 안녕하세요. 코딩산책입니다.시놀로지 나스를 사용하다보면 시스템을 구성하는 용량(root 용량)과 저장을 위한 스토리지 용량이 별개로 되어 있습니다. 저의 경우에는 시놀로지에서 클라우드 배포 전에 API 서버나 웹서버의 테스트를 구동하느라 여러 패키지를 설치하는 경우가 있습니다. 그러면서 시스템 용량이 0GB가되는 현상이 일어났고 이를 해결하기 위해 몇 가지의 확인을 거쳐 원래대로 용량을 복원시킬 수 있었습니다. 시스템 용량이 0GB가 되면 안되는 이유는 시놀로지 설치 패키지의 업데이트가 안되며 최악의 상황에서는 DSM 로그인이 안되는 현상도 나타날 수 있습니다. SSH 접속1. 나스의 SSH로 접속한다2. sudo su - 를 입력하여 root 계정으로 접속한다.3. cd / 을 입력한다.4. df -h.. 2024.11.12

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  Stable Diffusion XL 이란? 사용법이나 이전 모델과의 차이 안녕하세요. 코딩산책입니다.Stable Diffusion XL은 Stability AI 사가 개발한 Stable Diffusion의 최신 모델로 SDXL로 약칭됩니다. 2023년 7월에 정식판 SDXL1.0, 그 후, 11월에는 SDXL Turbo가 발표되었습니다. 이 포스트에서는 Stable Diffusion XL의 세부 사항과 사용법을 소개합니다. Stable Diffusion XL 이란?Stable Diffusion XL(SDXL)은 Stability AI사에 의해 개발되어 오픈 소스화된 이미지 생성 AI의 최신 모델(2024년 4월 시점)입니다. 이전 모델보다 정밀도가 높고 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.Stable Diffusion XL 과 이전 모델의 차이Stable Diffus.. 2024.11.11

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  [Stable Diffusion Web UI] ControlNet의 사용법 안녕하세요. 코딩산책입니다.ControlNet은 Stable Diffusion Web UI의 확장 기능 중 하나로 생성되는 이미지를 제어할 수 있습니다. 이 포스트에서는 Stable Diffusion Web UI에서 ContorlNet을 설치하는 방법을 요약합니다. 아울러 ControlNet의 모델의 하나인 Canny에 대해 소개합니다. ControlNet 이란?ControlNet은 Stable Diffusion 모델에서 입력 이미지의 세부 사항을 더 정밀하게 제어할 수 있도록 도와주는 확장 기능입니다. 일반적인 Text-to-Image 모델은 텍스트 프롬프트를 입력으로 받지만, ControlNet을 사용하면 텍스트 프롬프트 외에도 스케치, 윤곽선, 포즈, 에지(edge) 등 다양한 추가 이미지 정보를 .. 2024.11.07

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  [Stable Diffusion Web UI] 모델 사용 방법 (Checkpoint) 안녕하세요. 코딩산책입니다. 모델이란?Stable Diffusion WebUI는 미리 설정한 모델에서 프롬프트에 맞게 이미지를 생성합니다. 모델에 따라 실사풍, 애니메이션, 유화 등 다양한 특징이 있으며, 생성되는 이미지의 분위기와 스타일, 화풍에 영향을줍니다. 생성하고자 하는 이미지에 가까운 모델을 사용하면, 예상한 이미지에 가까운 이미지를 생성할 수 있습니다. 모델 (Checkpoint)와 LoRA의 차이Stable Diffusion Web UI에서는 "Checkpoint"와 "LoRA"라는 용어가 자주 사용됩니다.Checkpoint는 모델 파일의 기본으로 사용되는 본체가 됩니다. LoRA는 Checkpoint 모델에 추가적인 데이터셋으로 특정한 도메인에 특화되어 적응되도록 추가로 학습된 모델 파일을.. 2024.11.06

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  [AUTOMATIC1111] Windows에 설치하는 방법 안녕하세요. 코딩산책입니다. Stable Diffusion 이란?Stable Diffusion은 무료로 사용할 수 있는 이미지 생성 AI입니다. 프롬프트를 입력하면 해당 이미지가 생성되는 방식입니다. 사람, 동물, 풍경 등 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다.예를 들어 "cat wearing sunglasses"를 입력하면 아래와 같은 이미지가 생성됩니다. 생성하는 이미지의 스타일도 다양하고 일러스트와 사진, 수채화와 애니메이션 톤 등 자신이 좋아하는 테마로 생성할 수 있습니다. Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111) 란?Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)는 브라우저를 통해 손쉽게 이미지 생성을 할 수 있는 무료 웹 애플리케이션으로 구글 크.. 2024.11.05

인기포스트

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  웹캠으로 RTSP 송출하고 MediaMTX로 스트림 서버 구성하는 방법 안녕하세요. 코딩산책입니다.컴퓨터 비전이나 영상처리를 학습하다보면 실시간 영상 스트리밍을 요구하는 경우가 발생합니다. 특히, 감시 카메라, 실시간 방송, 원격 모니터링 등 여러 목적으로 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 사용합니다. 추가적으로, 서버 역할을 할 소프트웨어가 필요한데, MedaiMTX는 경량의 RTSP 서버로써 설치와 사용이 간단하면서도 안정적으로 스트림을 관리할 수 있습니다. 이 글에서는 MediaMTX를 활용해 웹캠 RTSP 스트림을 송출하는 방법과 웹캠에서 송출된 영상을 클라이언트가 접속해 볼 수 있도록 설정하는 방법을 단계별로 설명합니다. Linux와 Windows 환경 모두에서 구현 방법을 다루니, 자신의 환경에 맞게 참고하시면 됩니다. 1. RTSP.. 2024.09.24

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  Stable Diffusion XL 이란? 사용법이나 이전 모델과의 차이 안녕하세요. 코딩산책입니다.Stable Diffusion XL은 Stability AI 사가 개발한 Stable Diffusion의 최신 모델로 SDXL로 약칭됩니다. 2023년 7월에 정식판 SDXL1.0, 그 후, 11월에는 SDXL Turbo가 발표되었습니다. 이 포스트에서는 Stable Diffusion XL의 세부 사항과 사용법을 소개합니다. Stable Diffusion XL 이란?Stable Diffusion XL(SDXL)은 Stability AI사에 의해 개발되어 오픈 소스화된 이미지 생성 AI의 최신 모델(2024년 4월 시점)입니다. 이전 모델보다 정밀도가 높고 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.Stable Diffusion XL 과 이전 모델의 차이Stable Diffus.. 2024.11.11

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  파이참 (PyCharm) 설치 가이드 (feat. Anaconda Interpreter) 안녕하세요. 코딩산책입니다.데이터 과학, 머신러닝, AI 개발을 할 때 Python의 다양한 패키지를 손쉽게 관리할 수 있는 Anaconda와 강력한 Python 개발 환경을 제공하는 PyCharm을 함께 사용하면 매우 유용합니다. 이번 글에서는 PyCharm을 설치하고, Anaconda 환경을 PyCharm의 Interpreter로 설정하는 방법을 단계별로 안내하겠습니다. 1. PyCharm 소개PyCharm은 JetBrains에서 제공하는 Python 전용 통합 개발 환경(IDE)입니다.강력한 코드 편집기, 디버깅, 코드 자동 완성, 테스트 및 리팩토링 기능을 제공하여 효율적으로 Python 코드를 작성할 수 있습니다. 특히, 데이터 과학 프로젝트에서 Python 패키지를 쉽게 관리하고 사용할 수 있.. 2024.09.07

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  OpenCV + Python 색 공간 변환과 색상 검출 안녕하세요. 코딩산책입니다.이번 글에서는 색 공간(Color Space)에 대해서, 특히 많이 사용되는 RGB, CMYK, HSV, YUV, CIELab 색 공간을 알아보도록 하겠습니다. 추가적으로 OpenCV 라이브러리를 활용하여 이미지에서 특정 색상을 검출하는 방법을 소개하겠습니다. 그리고 각각의 색 공간이 색상 검출에 적합한 이유와 그 적용 분야를 설명하고, 실제 사용 사례도 함께 다뤄보겠습니다. 이를 위해  이미지 파일을 특정 색 공간으로 변환하고, 트랙바를 사용해 실시간으로 색상 범위를 조정하여 원하는 색상을 검출해 보겠습니다. 또한 Python 코드를 통해 쉽게 구현할 수 있는 예제를 단계별로 설명하겠습니다. 1. 색 공간(Color Space)과 변환색 공간은 색을 수학적으로 표현하고, 색상.. 2024.10.10

OpenCV + Python 초급 강의

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  OpenCV + Python 외곽선 검출과 레이블링(labeling) - 2 안녕하세요. 코딩산책입니다.이 글에서는 지난 글에 이어서 작성 해보도록 하겠습니다. OpenCV + Python 외곽선 검출과 레이블링(labeling) - 1안녕하세요. 코딩산책입니다.컴퓨터 비전 분야에서 외곽선 검출과 레이블링은 이미지 분석과 객체 인식에 있어 핵심적인 기술입니다. 이 두 가지 기술을 사용하면 이미지에서 객체의 경계와codingwalks.com 6.외곽선 검출의 실제 응용: 객체 추적외곽선 검출 기술은 단순한 경계선 탐지에서 나아가, 다양한 실제 응용 사례에 사용됩니다. 그중에서도 대표적인 분야가 객체 추적(Object Tracking)입니다. 외곽선을 이용하여 물체를 감지하고, 해당 물체가 움직이는 동안 그 궤적을 추적하는 방식은 비전 시스템에서 흔히 쓰입니다.객체 추적의 기본 개념.. 댓글 2 2024.10.30

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  OpenCV + Python 외곽선 검출과 레이블링(labeling) - 1 안녕하세요. 코딩산책입니다.컴퓨터 비전 분야에서 외곽선 검출과 레이블링은 이미지 분석과 객체 인식에 있어 핵심적인 기술입니다. 이 두 가지 기술을 사용하면 이미지에서 객체의 경계와 형태를 추출하고, 각 객체를 구분하여 분석할 수 있습니다. 특히, OpenCV와 Python을 활용한 외곽선 검출은 다양한 산업과 연구 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 이를 통해 자동화된 시스템이 보다 정확하고 효율적으로 동작할 수 있습니다.이 글에서는 cv2.findContours, cv2.approxPolyDP, cv2.convexHull, cv2.moments 등의 OpenCV 함수들을 통해 외곽선 검출과 레이블링 기법을 자세히 설명합니다. 또한, 실제 활용 사례와 이러한 기법의 한계 및 개선점을 다루어, 외곽선 검출 .. 댓글 0 2024.10.30

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  OpenCV + Python 모폴로지 (Morphology) 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 처리는 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 그중에서도 모폴로지 연산과 워터쉐드 알고리즘은 이미지의 구조적 특성을 분석하고 객체를 분리하는 데 매우 유용한 기법입니다. 모폴로지 연산은 객체의 형상을 조정하고, 객체 간 경계를 구분하며, 이미지 노이즈를 제거하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 침식(Erosion), 팽창(Dilation), 열기(Opening), 닫기(Closing), 그레이디언트(Gradient)와 같은 모폴로지 연산과 워터쉐드 알고리즘의 이론적 배경과 함께 Python과 OpenCV를 이용한 실제 코드 예제를 다룹니다. 이 연산들은 특히 동전 분류나 지문 융선 검출과 같은 응용 사례에서 큰 효과를 발휘합니다. 1. 모폴로지(Morphology) 란.. 댓글 0 2024.10.25

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  OpenCV + Python 이진화 (임계처리) 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 이진화(Thresholding)는 이미지 처리에서 중요한 기술 중 하나로, 픽셀 값을 흑백 두 가지 값으로 변환하여 불필요한 정보를 제거하고 핵심 부분만 추출하는 데 사용됩니다. 이진화는 노이즈 제거, 객체 검출, 경계 추출 등 다양한 문제 해결에 유용합니다. 이번 글에서는 OpenCV를 활용해 Python에서 다양한 이진화 기법을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 기본적인 cv2.threshold 함수부터 Otsu 이진화, 적응형 이진화 기법까지, 실제 예제를 통해 알아보겠습니다. 1. 기본 이진화 (cv2.threshold)cv2.threshold는 이미지 이진화의 기본 함수로, 고정된 임계값을 사용해 픽셀 값을 흑백으로 변환합니다. 이 함수는 다양한 파라미터와 이진화.. 댓글 5 2024.10.22

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  OpenCV + Python 엣지(Edge) 검출과 허프(Hough) 변환 안녕하세요. 코딩산책입니다.객체의 경계를 정확히 검출하는 작업은 다양한 응용 분야에서 활용되며, 이미지 이해의 핵심 과정 중 하나입니다. 이때 경계를 감지하는 기술 중 대표적인 방법이 엣지 검출이며, 이후 감지된 경계를 통해 기하학적 모양을 찾는 데 사용되는 기법이 허프 변환입니다. 엣지 검출은 이미지의 픽셀 강도의 급격한 변화, 즉 객체와 배경 사이의 경계나 내부 구조의 변화를 찾아내는 과정입니다. Sobel, Laplacian, Canny와 같은 다양한 엣지 검출 기법들이 사용되며, 각각의 방법은 이미지의 특성에 따라 적합한 결과를 제공합니다. 엣지 검출을 통해 검출된 경계는 이후의 분석을 위한 중요한 기반이 됩니다. 허프 변환(Hough Transform)은 이러한 엣지 정보를 바탕으로 직선이나 원.. 댓글 2 2024.10.21

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  OpenCV + Python 필터와 컨볼루션 안녕하세요. 코딩산책입니다.이번 글에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 다양한 이미지 필터링 기법에 대해 알아보겠습니다. 필터링의 기본적인 이론, 수학적 표현, 그리고 실제 코드를 통해 필터링 기법을 이해하고 구현해 보겠습니다. 특히 샤프닝과 언샤프 마스킹에 대해서도 다룰 예정입니다. 1. 이미지 필터링이미지 필터링은 이미지의 픽셀 값을 조작하여 특징을 강조하거나 노이즈를 줄이는 작업입니다. 필터는 이미지를 부드럽게 하거나, 더 선명하게 만들거나, 특정 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 아래는 필터링 연산에서 중요한 컨볼루션의 원리를 설명합니다. 컨볼루션은 작은 필터(커널)를 사용하여 이미지의 각 픽셀을 변환하는 연산입니다.이미지 필터링은 이미지를 수정하거나 향상시키는 이미지 처리의 기본 연산입니다.. 댓글 0 2024.10.14

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  OpenCV + Python 웹캠을 활용한 색상 인식 및 그리기 (실습) 안녕하세요. 코딩산책입니다.다음은 웹캠을 활용한 색상 인식 및 그리기 실습입니다. 해당 미니프로젝트는 OpenCV와 Python을 사용하여 색상을 감지하고, 해당 색상이 감지된 위치에 포인트를 그려 그림을 생성하는 간단한 프로그램을 만드는 과정입니다. 이론적인 설명과 Python 코드를 통해 단계별로 프로젝트를 진행해 보겠습니다. 1. 프로젝트 개요우리가 만들 프로젝트는 웹캠을 통해 특정 색상을 감지하고, 해당 색상의 위치에 점을 찍어 그림을 그리는 프로그램입니다. 이를 위해 다음과 같은 작업이 필요합니다.웹캠을 통해 실시간 영상 수집: 웹캠에서 실시간으로 프레임을 받아오는 작업.색상 감지: 이미지에서 특정 색상을 감지하고 해당 위치를 추적.점 그리기: 감지된 색상의 위치에 점을 그려 그림을 그리는 작업.. 댓글 0 2024.10.11

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  OpenCV + Python 색 공간 변환과 색상 검출 안녕하세요. 코딩산책입니다.이번 글에서는 색 공간(Color Space)에 대해서, 특히 많이 사용되는 RGB, CMYK, HSV, YUV, CIELab 색 공간을 알아보도록 하겠습니다. 추가적으로 OpenCV 라이브러리를 활용하여 이미지에서 특정 색상을 검출하는 방법을 소개하겠습니다. 그리고 각각의 색 공간이 색상 검출에 적합한 이유와 그 적용 분야를 설명하고, 실제 사용 사례도 함께 다뤄보겠습니다. 이를 위해  이미지 파일을 특정 색 공간으로 변환하고, 트랙바를 사용해 실시간으로 색상 범위를 조정하여 원하는 색상을 검출해 보겠습니다. 또한 Python 코드를 통해 쉽게 구현할 수 있는 예제를 단계별로 설명하겠습니다. 1. 색 공간(Color Space)과 변환색 공간은 색을 수학적으로 표현하고, 색상.. 댓글 2 2024.10.10

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  OpenCV + Python 이미지 자르기 및 크기 조정 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 크기 조정과 자르기는 이미지 처리에서 가장 기본적이면서도 중요한 작업 중 하나입니다. 웹 개발, 디자인, 데이터 분석, 인공지능 등 다양한 분야에서 이미지의 크기를 조절하거나 특정 부분만을 사용해야 하는 경우가 많습니다. 특히, 컴퓨터 비전 작업에서는 이미지를 분석하기 전 크기를 최적화하거나, 필요 없는 부분을 제거하는 작업이 필수적입니다. OpenCV는 이러한 작업을 손쉽게 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 글에서는 OpenCV를 사용해 이미지를 원하는 크기로 변경하거나, 이미지에서 필요한 영역만을 선택해 자르는 방법을 소개합니다. 간단한 함수와 직관적인 사용법을 통해 이미지 처리 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이제 이미지 크기 조정과 자르기.. 댓글 1 2024.10.09

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  OpenCV + Python 산술 연산과 논리 연산 안녕하세요. 코딩산책입니다. 이미지 처리에서 산술 및 논리 연산은 두 개 이상의 이미지를 결합하거나, 이미지의 특정 부분을 수정하는 데 매우 유용하게 사용됩니다. 이 글에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 이미지 간의 산술 및 논리 연산을 적용하는 방법을 다루어 보겠습니다. 이를 통해 이미지 합성, 밝기 및 대비 조정, 이미지 마스킹 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 1. 산술 연산 (Arithmetic Operations)OpenCV는 두 이미지 간의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등의 산술 연산을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 함수를 제공합니다. 산술 연산을 통해 두 이미지를 결합하거나, 이미지의 밝기를 조정하는 등의 작업을 할 수 있습니다. 두 이미지 간의 곱셈이나 나눗셈은 이미지의 대비를 조.. 댓글 0 2024.10.08

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  OpenCV + Python 히스토그램 분석 안녕하세요. 코딩산책입니다.히스토그램 분석은 이미지 처리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 히스토그램은 이미지의 픽셀 값 분포를 나타내며, 밝기, 명암 대비, 이미지의 동적 범위 등을 분석하는 데 유용합니다. 이 블로그에서는 OpenCV와 Python을 활용해 다양한 히스토그램 처리 기법을 설명하고, 이를 구현하는 코드를 제시하겠습니다. 주요 개념으로는 기본 히스토그램 구하는 방법, 히스토그램 스트레칭, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization), CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 등을 다룹니다. 추가적으로 히스토그램 분석에서 중요한 개념 중 하나는 PDF (Probability Density Function)와 CDF (.. 댓글 1 2024.10.07

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  OpenCV + Python 이미지의 밝기와 명암 조절 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 처리에서 밝기와 명암을 조절하는 작업은 기본적이면서도 매우 중요한 과정입니다. 특히 사진을 보정하거나 영상의 퀄리티를 높이는 작업에서 밝기와 명암은 핵심적인 요소로 작용합니다. 이번 글에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 이미지의 밝기와 명암을 조절하는 방법을 소개합니다. 이 글에서는 Trackbar를 이용해 실시간으로 밝기와 명암을 조절하는 방법과 각 픽셀을 직접 조작하는 방법을 설명하고, 나아가 cv2.addWeighted 함수를 사용해 보다 직관적으로 명암 대비와 밝기를 동시에 조절하는 방법을 다룹니다. 또한 이미지 파일 형식에서 비손실 이미지인 BMP 포맷의 사용 이유에 대해서도 설명합니다. 1. 컬러 영상을 그레이스케일로 변환하기이미지를 처리할 때, 컬러.. 댓글 0 2024.10.05