왁자지껄 왁자지껄

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1. tesseract 다운 받기 GitHub - UB-Mannheim/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) - GitHub - UB-Mannheim/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository) github.com 2. 환경변수 설정 3. cmd 창에 pytesseract 설치 pip install pytesseract 4. cmd 창 열고 다음 명령어 실행 분명 방법은 맞는데 .... 왜 숫자 인식이 안될까 ? tesseract test2.png test4 -l kor 5. ..

우리가 각자 모은 총 8개의 모델들을 하나로 합쳐서 학습시키자 colab... 개복치라 자꾸 중간에 끊겨서 고생해서 얻은 결과물이다. 며칠 내내 시도해서 겨우 성공시킨 모델!!!! 근데 얘가 칠성이랑 스프라이트랑 헷갈려하는 것 같아서 다시 라벨링 작업 수정중... 손이 많이 가는 아이야

1. colab 들어가서 다운로드 받기 !git clone https://github.com/mtinet/googleImageDownloader 2. urls.txt 다운로드 받기 1) 구글에 다운로드 받고 싶은 이미지 키워드 검색 2) 원하는 만큼 스크롤 3) colab들어가서 googleImageDownloader 의 js_console.js의 내용복사 4) ctrl + shift + i 눌러서 개발자 도구 열고 console창에 js_console.js 내용 붙여넣고 엔터누르면 자동으로 다운됨 3. 코랩에 들어가서 해당 디렉토리의 urls.txt내용을 다운받은 urls.txt의 내용으로 바꿔준다. 4. 다운받을 폴더를 새로 생성하고, 그 폴더로 경로 이동 후 다운받으면 끝! %cd googleIma..

크롤링을 이용해서 네이버에서 이미지를 모아보려고 한다 1. 깃허브 다운 https://github.com/YoongiKim/AutoCrawler GitHub - YoongiKim/AutoCrawler: Google, Naver multiprocess image web crawler (Selenium) Google, Naver multiprocess image web crawler (Selenium) - GitHub - YoongiKim/AutoCrawler: Google, Naver multiprocess image web crawler (Selenium) github.com 2. 폴더 지정후 압축풀기 3. keywords 파일에 검색 키워드 지정하기 4. 파이참에서 다음 명령어 실행 pip instal..

저번에 총 100개의 사진으로 학습시켰었고, 오늘은 100개 더 추가해서 총 200개로 학습시키고자 했음 찾아보니 이미 했던 1~100개 이외의 101~200개를 따로 학습시키고자 했으나 그건 불가능한것같다. 그래서 총 200개를 다시 학습시켰다. 이와중에.....이미지를 원래 폴더에 추가해서 저장했는데 .... 이름바꾸는 과정에서 이전에 생성했던 label들이 뒤섞여버림 웃음도 나오지 않았다 200개를 다시 라벨링 해야한다니 하지만 예전에 구글 드라이브에 올려놨었던걸 수빈이가 알려줘서 다시 웃음을 되찾았다 눈물이 흐르는 하루 기다리기... 결과 라벨링을 잘 못해준것 같다. 무작정 뚜껑이랑 뒷면도 라벨링 했는데 이거때문에 좀 헷갈려한듯 꼼꼼하게 해야함

저번에 파이참에서 열심히 깔았는데 수빈이가 colab이 훨 간단하대서 colab으로 냉큼 갈아탔다. 오늘 한 일 1. 구글 드라이브에 폴더 생성하기 -> colab에서 mount시키기 2. 구글에서 펩시콜라 사진 100장 저장 3. labelimg에서 이미지 라벨링 작업 https://periar.tistory.com/236#google_vignette Google Colab 에서 Yolov3 학습하기 우선 유투브에서 어떤 분께서 동영상으로 강의를 올리신 부분에 대하여 블로그에 정리하여 올립니다. https://www.youtube.com/watch?v=51fZ2FTau7E&list=PLJlV2dBmsof_6J9EWx-CyvpBz7cyWPwhP&index=1 출처 우선.. periar.tistory.co..