Raspberry Pi에서 OpenCV AI Kit으로 스마트 카메라 만들기

표 목차

• 개요
• OAK 키트를 사용한 Raspberry Pi에서의 객체 감지 설치 과정
  • 설치 준비
  • USB 장치 활성화
  • Pypi를 통한 설치
  • 다른 설치 방법
  • 저장소 가져오기
  • 의존성 설치
  • 필요한 라이브러리 가져오기
  • 테스트 실행
• 결론
• 자주 묻는 질문

OAK 키트를 사용한 Raspberry Pi에서의 객체 감지 설치 과정

안녕하세요! 오늘은 Raspberry Pi에서 30FPS 객체 감지를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 하지만 최근 문서가 변경되어서 좀 당황스럽네요. 이전에는 거의 완벽하게 작동했었는데, 제가 여러분을 위해 이번에 진행하는 과정을 녹화하려고 준비 중에 문서가 바뀌었습니다. 그래도 이번 설치 과정을 가능한 원활하게 진행할 수 있도록 여러분이 동일한 어려움을 겪지 않게 설명서와 GitHub 저장소를 만들었습니다. 또한, Luxonis의 CEO인 Brandon과 이러한 큰 변경이 문서에서 마지막으로 이루어질 것이라고 말씀드릴 수 있었습니다.

하지만 그 전에, 우리의 스폰서로부터 한 마디, 안녕하세요! 저는 스폰서입니다. OpenCV AI Kit 강의에 관심이 있는 분들을 위해 아래에 강의 링크와 키트 구매 링크를 제공할 예정입니다. 어디에서? 이게 무슨 일이죠? 알겠습니다. 또한 이 글의 끝까지 참석하시면 10명 중 한 명에게 무료 수강권을 드릴 것입니다. 왜 한 명밖에 안 되는 건가요?

마지막으로, 좋아요 및 공유, 구독 버튼, 그리고 알림 벨 아이콘을 눌러주시기 바랍니다. 박수 감사합니다. 이제 저희가 같은 수준에 있는지 확인하기 위해 새로 설치된 Raspberry Pi에 Raspbian을 설치해보겠습니다. 그럼 시작해볼까요?

설치 준비

먼저 docs.luxonis.com으로 가서 준비된 폴더를 확인해주세요. 사용하고 있는 장치에 따라 "시작하기"를 클릭할 수 있습니다. 저는 OAK-1을 사용하고 있으며, 이 영상에서는 OAK-1에 대한 설정을 설명합니다. OAK-1, 소형이지만 강력해요!

USB 장치 활성화

설치 과정의 2단계로 가서 '저희의 설명서'를 클릭하세요. Depth AI가 USB 장치이기 때문에, 장치에 액세스할 수 있도록 udev 규칙을 추가해야 합니다. 다음 두 명령어를 터미널에 복사하여 실행하세요.

🔸 진행 상황:

Pypi를 통한 설치

DepthAI API를 설치하는 방법은 몇 가지가 있습니다. Pypi를 사용하여 설치하는 방법은 다음과 같습니다. 아래 명령어를 터미널에 입력하고 엔터를 누르면 필요한 종속성이 설치됩니다.

🔸 진행 상황:

다른 설치 방법

또한, 다른 대안적인 설치 방법이 있습니다. Debian 기반 시스템(예: Ubuntu, Raspberry Pi)에서는 다음 명령어를 사용하여 cmake, libusb 패키지 및 필수 요소를 설치할 수 있습니다.

🔸 진행 상황:

저장소 가져오기

depthAI GitHub 저장소를 복제하여 필요한 파일들을 가져올 수 있습니다. 제 GitHub 저장소에 해당 라이브러리를 포크해두었으니 코드에서 URL을 복사하고 터미널에 git clone 명령어를 입력하세요. 시작 시에 생성한 빈 폴더에 복제하면 됩니다.

🔸 진행 상황:

의존성 설치

이제 해당 폴더로 이동한 후 다음 명령어를 실행하여 필요한 의존성을 설치해야 합니다.

🔸 진행 상황:

필요한 라이브러리 가져오기

몇몇 추가적인 종속성이 있으므로 requirements.txt 파일에서 다음 명령어를 통해 필요한 종속성을 설치해야 합니다.

🔸 진행 상황:

테스트 실행

모든 설치 과정이 완료되었습니다. 이제 python3 test.py를 입력하여 테스트를 실행해봅시다. 이미지가 정상적으로 출력되면 성공입니다! 만약 라이브러리가 없다는 오류가 나타난다면 OpenCV를 설치해야 합니다. 이전에 Luxonis 팀과의 대화에서 pip를 업그레이드해야 한다는 정보를 얻었습니다. 아래의 명령어를 실행하여 pip를 최신 버전으로 업그레이드해주세요.

🔸 진행 상황:

이제 python3 test.py 명령어를 다시 실행하면 제대로 작동해야 합니다. 만약 동작하지 않는다면 라즈베리 파이 포럼에서 찾은 몇 가지 추가적인 import가 누락되었을 수 있습니다. OAK 장치에서 애플리케이션을 실행하기 위해 필요한 종속성을 가져오기 위해 각각의 명령어를 실행해야 합니다. 이 모든 과정을 완료한 후, MobileNet SSD가 라즈베리 파이에서 작동하는 것을 확인할 수 있습니다. 향후 강의에서 실제로 활용할 수 있는 응용 프로그램들에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 기대됩니다! 계속해서 지켜봐주세요.

결론

오늘은 Raspberry Pi에서 OAK 키트를 사용하여 객체 감지를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 처음 설치할 때 어려움을 겪는 분들을 위해 자세한 설치 과정을 안내해드렸습니다. 이 과정을 따라하면 여러분도 Raspberry Pi에서 MobileNet SSD를 사용하여 객체를 감지할 수 있습니다. 앞으로도 실제로 적용 가능한 응용 프로그램에 대해 다루도록 하겠습니다. 링크를 통해 OpenCV AI Kit 강의를 수강하고 싶은 분들은 아래 링크를 확인해주세요. 3개월마다 10명의 당첨자가 발표되니 소셜 미디어에서 #augmentedstartups를 공유하고 링크에서 등록해주세요. 지금까지 시청해주셔서 감사합니다. 다음 영상에서 뵙겠습니다.

자주 묻는 질문

Q: 설치 과정 중 오류가 발생했을 때 대처 방법은 무엇인가요? A: 문제가 발생한 오류 메시지를 찾아보고 라즈베리 파이 포럼에서 해결 방법을 찾아보세요. 만약 오류가 계속 발생한다면 Luxonis 팀에 문의하는 것이 좋습니다.

Q: OAK 키트를 사용하지 않고 다른 디바이스에서도 해당 설치 과정을 진행할 수 있나요? A: 네, 가능합니다. 다른 디바이스에서도 비슷한 방법으로 설치를 진행할 수 있습니다. 다만 설치시 해당 디바이스와 관련된 설명서를 참고하시기 바랍니다.

Q: OAK-1 외에 다른 OAK 제품을 사용하는 경우에도 동일한 설치 과정을 따라할 수 있나요? A: 네, 과정은 크게 다르지 않습니다. 다만 사용하는 OAK 제품에 따라 설치 과정에 차이가 있을 수 있으니 해당 제품의 설명서를 참고해주세요.

Q: OAK 키트에서 작동하는 다른 예제나 응용 프로그램도 있나요? A: 네, 이번 강의에서는 MobileNet SSD 객체 감지 예제만 다루었지만, OAK 키트에는 더 다양한 예제와 응용 프로그램이 포함되어 있습니다. 추후 영상에서 더 많은 예제를 다루겠습니다.

Q: OpenCV AI Kit 강의 링크가 어디에 있나요? A: OpenCV AI Kit 강의 링크는 이 글의 하단에 제공됩니다. 해당 링크를 클릭하여 강의를 수강할 수 있습니다.

Q: 무료 수강권 당첨자 발표 주기는 어떻게 되나요? A: 3개월마다 무료 수강권 10명의 당첨자가 발표됩니다. 공식 소셜 미디어 계정에서 발표를 확인할 수 있습니다.

Q: 해당 영상을 공유하는 것이 왜 도움이 되는 건가요? A: 공유는 저에게 큰 도움이 됩니다. 더 많은 사람들이 이 영상을 볼 수 있게 되고, 더 많은 사람들에게 도움을 줄 수 있습니다. 번창한 영상 크리에이터가 되기 위해 좋아요 및 공유, 구독 부탁드립니다. 감사합니다.

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