도시가스 계량기 인식 모델 with YOLO, Labelme 안녕하세요. 클스 입니다. 도시가스 계량기 이미지에서 바코드 영역과 검침부 숫자값 영역을 찾고, 텍스트로 변환하는 기능을 만들어 볼까 합니다. 이미지는 다양하면 좋습니다. 이 이미지를 가지고 아래 순서대로 작업을 진행하겠습니다. 1. 라벨링 --> 학습데이터 생성 2. 학습 --> 모델 생성 3. 인식 4. 평가 1. 라벨링 과정은 매우 시간이 많이 듭니다. Labelme 라는 라벨링 툴을 사용하려고 합니다. (이미지 출처 : 웹 검색)   $ brew install pyqt $ pip install labelme $ labelme   ==> 하면 실행됩니다. 일단 실행하고 테스트 이미지를 불러온 모습입니다. Labelme의 장점은 폴리곤으로 다양한 형태 라밸링이 가능합니다. 그리고 메뉴 > File > Edit에 가시면 사각형, 원 등 다양한 도구가 있습니다. 다음은 라벨링을 해둔 모습입니다. 메뉴에 Create AI-Polygon 등 AI 기능도 있는데, 이건 모델을 다운로드 받습니다, AI 모델을 선택할 수 있고, 선택하면 모델이 다운되고 동작합니다. 마우스를 올리니 자동으로 폴리콘 영역이 설정됩니다. 바코드 영역, 검침 영역이 되면 좋은데 잘 안되네요 *  YOLO 라벨링 도구는 다양한 종류가 있지만, 사용성, 기능, 지원 플랫폼 등을 고려하여 몇 가지 추천을 드리겠습니다. * 주의할 사항은 File 메뉴에서 Save With Image Data 항목을 꺼주는 것이다. 이 항목이 체크되어 있으면 생성되는 json 파일에 이미지 raw 데이터가 들어가서 엄청 커진다. 실행할 때마다 먼저 꺼줘야 합니다. * 다만 labelme2yolo 를 이용해서 라벨링된 것을 YOLO 용으로 변환시에는 이미지 데이터가 저장되어 있어야 하네요~ 무료 라벨링 도구: labelImg: 간단하고 사용하기 쉬운 오픈소스 도구입니다. YOLO와...