목록Programming/Qt (6)
행복한 하루
안녕하세요. 이전 내용에서 Raspberry Pi의 Multicast로 데이터를 보내는 것을 확인했습니다. 다음 내용으로 보낸 데이터를 확인하는 것이 필요합니다. 그래서 찾던 중에 리눅스와 윈도우에서 크로스 컴파일되는 Qt 예제 코드가 있어서 확인해보았습니다. Raspberry Pi4를 이용한 멀티캐스트 송신 코드 및 테스트 (Multicast Sender) 안녕하세요. IPTV나 네트워크 쪽으로 통신 프로그램할 경우가 아니면 주로 사용하는 방식은 아니지만 이번에 확인할 일이 있어서 찾아본 내용 공유드립니다. 송신부는 C 프로그램으로 테스트하 remnant24c.tistory.com 1. Receiver 소스 확인 - Receiver 클래스에서 단순한 UI 구성과 함수를 생성해서 작동하도록 되어 있습니다..
안녕하세요. 문자열 추출하는 구현은 기본적으로 끝이 났습니다. 그렇지만 성능을 조금 향상하기 위한 기능을 추가해보도록 하겠습니다. 컴퓨터에 desktop 화면을 드래그 선택해서 캡쳐 이미지에서 문자를 추출하는 기능을 추가해 볼 예정입니다. 이전 내용 처럼 frozen_east_text_detection.pb 파일은 디버그 디렉터리에 있어야 합니다. 1. ScreenCapturer 클래스 생성 - QtCreator에서 LiteracyW 프로젝트를 불러온 후 프로젝트 파일에서 오른쪽 버튼을 눌러 “Add New”를 눌러 C++ Class를 생성합니다. - 클래스 이름을 ScreenCapturer로 하고 base class를 QWidget으로 선택해서 생성합니다. 그러면 header 파일과 Source 파일이..
안녕하세요. 이전 내용에 추가해서 전체 이미지상에서 문자열을 바로 추출하는 것이 아니라, 텍스트 영역을 검색하는 detector를 추가해서 좀 더 정확한 문자열을 추출해봅니다. 1. EAST detector 학습된 자료 다운로드 - OpenCV의 EAST(Efficient and Accurate Scene Text) text detector는 novel architecture와 training pattern을 바탕으로 하는 deep learning model입니다. 그래서그래서 학습을 시키는 과정이 필요한데, 여기서는 미리 학습한 데이터를 이용하는 것으로 합니다. - 이전 내용 LiteracyW_day3에 폴더에 학습된 데이터를 다운로드합니다. (이 글에서는 day4로 새로 디렉터리를 생성해서 하기에 d..
안녕하세요. 아쉽게도 바로 이전 내용에서 윈도용으로 진행했었는데, 윈도우상에서 Qt와 tesseract, OpenCV 조합하기가 어려워져서 라즈베리 파이로 환경을 바꿨습니다. 이후 내용은 리눅스 기반에서 작업하는 것으로 생각하시면 됩니다. 이전 Rasbperry Pi 내용에서 Tesseract 4.1.3을 Raspberry Pi CM4에 설치했다는 것을 전제로 아래 내용을 진행합니다. (하단 링크 참고) 추가로, 현재 최신 버전인 Tesseract 5.1.x를 설치해보려고 했으나 현재 라즈베리 파이 상에서는 설치가 되지 않았습니다. (다른 OS에서는 테스트해보지 않았습니다.) Raspberry pi CM4(Bullseye)에서 Tesseract 4.1.3 설치 및 OCR 테스트 안녕하세요. Windows..
안녕하세요. 이번 주제를 이미지에서 글자를 추출하는 프로젝트입니다. 많이 알고 있는 광학 문자 인식(Optical character recognition; OCR)입니다. 오픈된 라이브러리를 사용해서 인식하고, 또한 위치도 파악해서 표시도 해보는 내용입니다. 1. OCR의 역사 OCR의 역사는 1928년에 독일의 G. Taushek가 미리 준비된 몇 개의 표준 pattern문자와 입력문자를 비교하여 표준 pattern문자와 가장 유사한 것을 해당 문자로 선정하는 pattern matching기법을 이용한 문자 인식 방법을 특허로 등록하면서 시작되었다. 연구소나 기업 등에서 대형 컴퓨터를 통하여 수행되던 것이 PC와 이미지 스캐너의 보급으로 우리 가까이 사용되기 시작한 것은 이미 20년이 넘었다. 해외에서..
안녕하세요. 이전 내용을 총정리하는 단계로 얼굴 특징점을 찾아 안경과 콧수염, 쥐 코를 선택하여 실시간 영상에 반영할 수 있도록 합니다. 선택하는 것은 체크박스를 생성하여 선택할 수 있도록 합니다. 이전 파일에 오타 등이 있기 때문에 이번 첨부된 소스를 참고하시면 됩니다. 1. 소스파일 수정 1) capture_thread.h - 어떤 특징점에 어떤 것을 표시할지 열거형의 타입을 생성합니다. 여기서 MASK_COUNT는 기능을 나타내는 것이 아니라 열거형의 개수를 확인하기 위한 마지막 카운트 값으로 사용 - 체크상태를 업데이트할 수 있는 함수를 선언 - 어떤 체크박스인지, 기능을 설정할지 여부를 인자로 가지는 함수를 선언 - 체크박스의 각 상태를 비트 값으로 저장하는 형태로 하기 위해서 masks_fla..