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파이썬 코드를 실행하는 도중 plt.show()를 했는데 그래프가 안 보인다. 도커는 그래픽 시스템이 아니라 프로그램이기 때문에!!! 도커로 gui를 실행하기위해 X server를 띄워놓고 실행! 다음은 참고한 사이트이다. http://wiki.ros.org/docker/Tutorials/GUI 실행 후 호스트에서 도커가 xserver와 통신할 수 있도록 설정 xhost +local: xhost를 이용해 X server 연결을 하고 코드를 실행하니 gui backend가 없다니??!! 그럼 설치를 해줘야지! 설치 후 import를 해주고 실행하면 import tkinter as tk import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') 다음과 같이 그래프가 잘 나오는걸 확인할 수 있다.

CNN (Convolution Neural Networks) 이미지 처리에 특화된 네트워크 convolution Convolutional matrix (3X3, 5X5) 입력 이미지의 기하학적인 정보들을 커널 연산으로 정보를 추출 stride convolution kernel이 sliding window 방식으로 갈때 그 간격 커질수록 연산량이 줄어듬. padding boundary 외곽에 zero value를 넣어줌. input 이미지를 인위적으로 늘려줌. for문을 여러번 사용해 합성곱을 연산할 수 있음.(sliding window) sliding window convolution 방식 -> 연산량이 효율적이지 않음. -> IM2COL & GEMM GPU 연산에선 효율적임.(공간 복잡도는 늘어나나 시..

멀티 컨테이너를 띄울 때 장점 config : yaml filetype default filename : docker-compose.yml docker-compose.yml docker-compose up : docker-compose.yml 실행

docker daemon과 통신하여 기능을 수행 binary : docker docker group을 supplementary group에 포함시켜야 사용이 가능 그룹 추가 후에는 session을 재생성해야 groups 정보를 다시 읽는다 -> 재로그인 X window에서 로그아웃 CTRL+ALT+F4 tty4 이동 후 console에 root로 로그인 systemctl restart gdm X window 로그인 docker : run ( name) 10개의 hello-world container 만들기 (이름은 hello-world_1 hello-world_2..) $ for ii in {1..10}; do docker run --name hello-world_${ii} hello-world; don..

chroot change root directory root dir.를 특정 디렉터리로 변경 UNIX command 및 system call로 존재 chroot practice ftp 서비스를 제공하는 vsftpd 설치 $ sudo apt -y install vsftpd 설치 후 서비스 running 확인 $ sudo systemctl is-active vsftpd ftp 클라이언트 프로그램인 filezilla를 설치 후 실행 $ sudo apt -y install filezilla $ filezilla Isolation 격리(isolation)의 필요성 시스템 내에 존재하는 자원은 한정적 한정적인 자원을 효율적으로 분배하면 시스템의 가용성을 올릴 수 있음 Isolation의 활용 보안, 자원 관리적 측..

정보이론 정보이론과 확률통계는 많은 교차점을 가짐 확률 통계는 기계학습의 기초적인 근간 제공 해당 확률 분포 추정 확률 분포 간의 유사성 정량화 정보이론 관점에서도 기계학습을 접근 가능 불확실성을 정량화 하여 정보이론 방법을 기계학습에 활용한 예 엔트로피, 교차 엔트로피, KL 발산(상대 엔트로피) 정보이론 : 사건이 지닌 정보를 정량화 할 수 있나? 정보이론의 기본 원리 -> 확률이 작을수록 많은 정보 자주 발생하는 사건보다 잘 일어나지 않는 사건의 정보량이 많음 자기정보(self information) : 사건(메시지) e의 정보량 h(e)= -logP(e) 예) 동전에서 앞면이 나오는 사건의 정보량의 -log2(1/2)=1 이고, 1이 나오는 사건의 정보량은 -log2(1/6)=2.58 후자의 사건..

자동차 운전 = 조형 및 속도 제어 조형각 제어 직선 차로 : 정면으로 직진 곡선 차로 : 차로가 휘어진 방향으로 조향(적절한 조형각 설정 필요) 속도 제어 직선 주로에서는 빠르게 곡선 주로에서는 적절히 느리게 (차선 이탈 방지) 차선의 위치 정보를 이용한 조형각 제어 양쪽 차선의 위치를 찾아 양쪽 차선의 중간값을 구하고 화면의 중앙과 비교 차이만큼 핸들 꺾기(조향각 제어) 조향각의 설정 인식된 양쪽 차선의 중점 카메라가 차량의 중앙에 위치하고 있다면 화면 중앙 지점과 거리차이에 따라 조향 정도를 설정 조형각 제어의 문제점 카메라를 통한 차선 인식의 한계점들 빛, 그늘, 반사광, 장애물 때문에 차선이 가리는 경우 급커브 등 차선이 시야에서 벗어나 안보이는 경우 차선 인식에 오류가 생기면 조형각 변동이 심..

슬라이딩 윈도우 기반의 차선인식 과정 Image Read : 카메라 영상신호를 이미지로 읽기 Warping : 원근변환으로 이미지 변형 Gaussian Blur : 노이즈 제거 Threshold : 이진 이미지로 변환 Histogram : 히스토그램에서 차선 위치 추출 Sliding Window : 슬라이딩 윈도우 좌우에 9개씩 쌓기 Polyfit : 2차 함수 그래프로 차선 그리기 차선 영역 표시 : 원본 이미지에 차선 영역 오버레이 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2, random, math, copy Width = 640 Height = 480 cap = cv2.VideoCapture("xycar_t..

차선 검출에 Warping을 적용 Warping 과정을 거쳐서 차선 추출 도로 이미지를 Bird Eye View 변형 처리 (Perspective 변환) 차선을 찾고 그걸 다시 원본 이미지에 오버레이 원근변환과 슬라이딩 윈도우를 이용한 차선 찾기 단계 Camera Calibration Bird`s eye View 이미지 임계값 및 이진 이미지 슬라이딩 윈도우로 차선 위치 파악 파악된 차선 위치 원본이미지에 표시 Camera Calibration 카메라는 곡면 렌즈를 사용해서 이미지를 형성 그로 인해 가장자리가 왜곡되어 보이게 됨 가장자리 왜곡으로 인해 물체의 크기, 모양이 변경되기도 함 시야의 위치에 따라 모양이 변경되기도 함 실제보다 더 가깝거나 멀게 보이기도 함 이미지의 왜곡은 카메라의 다양한 내부적..

이미지의 기하학적 변형 와핑(Warping) '뒤틀림', '왜곡하다'를 의미 영상시스템에서 말하는 Warping은 영상을 이동, 회전, 크기변환 등을 이용해 이미지를 찌그러뜨리거나 반대로 찌그러진 이미지를 복원하기 위한 처리 기법 변환 (Transformations) 좌표 x를 새로운 좌표 x`로 변환하는 함수 사이즈 변경(Scaling), 위치변경(Translation), 회전(Rotation) 등 (1) 강제변환(Rigid-Body) : 크기 및 각도가 보존되는 변환(ex. Translation, Rotation) (2) 유사변환(Similarity) : 크기는 변하고 각도는 보존되는 변환(ex. Scaling) (3) 선형변환(Linear) : Vector 공간에서의 이동 (4) Affine : 선..