- 김민지(Minji Kim), 방수영, 이하람, 장성은
- Money Detection : 나라별 화폐 구분 서비스
- 카메라로 화폐를 촬영하면 어떤 국가의 화폐인지 알 수 있다.
- 여러 나라를 여행할 때 화폐를 잘 구분하지 못하며 발생하는 환전 사기 등의 문제를 예방한다.
- 구글 이미지 크롤링 (Origin : link)
- google_images_download 라이브러리 사용
- 파이썬 모듈 설치
$pip install google_images_download
$pip install selenium
- 크롬 버전에 맞게 Chromedriver.exe 설치
- 버전 확인 : 우측 상단 메뉴 → 도움말 → Chrome 정보)
- 설치 링크 : https://chromedriver.chromium.org/downloads
- 파이썬 파일 생성 (crawler.py)
from google_images_download import google_images_download
def imageCrawling(keyword, dir):
response = google_images_download.googleimagesdownload()
arguments = {"keywords":keyword, # 검색 키워드
"limit":100, # 크롤링 이미지 수
"size":"large", # 사이즈
# "format":"png", # Image Format
"print_urls":True, # 이미지 url 출력
"no_directory":True,
"chromedriver":"(chromedriver.exe가 있는 폴더 경로)", # 경로 입력 오류시 / --> //
"output_directory":dir} # 크롤링 이미지를 저장할 폴더
paths = response.download(arguments)
print(paths)
try:
imageCrawling("(검색어)", '(이미지를 저장할 폴더 경로)') # 경로 입력 오류시 / --> //
except:
pass- 파일 실행
$python crawler.py
- labelimg.exe 사용
- Origin : Coin-Counter
- ISENFP repository 를 git clone 한다.
git clone https://github.com/suyeongs/ISENFP.git
- Tensorflow models 를 git clone 하고, 환경을 셋팅한다.
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
- 환경 셋팅 참고 링크 : Tensorflow Models Installation
- 위의 링크에서 pip 말고, pip3으로 설치를 진행한다.
- 위의 링크에서 COCO API installation를 하던 중 make 에서 에러가 나면 cat Makefile 로 스크립트 하나씩 실행한다. 여기서 또한 python 말고, python3으로 고쳐서 실행한다.
- ssd_inception_v2_coco tar파일을 다운받아서 Coin-Counter 폴더에 넣고 압축을 푼다.
- 다운로드 및 설명 링크 : [ssd_inception_v2_coco] (https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md)
- OpenCV 라이브러리를 설치한다.
- 기타 필요한 라이브러리를 설치한다.
pip3 install pandas
- Labelling and Create Dataset
- training_data, test_data에 image파일을 적절히 분배하여 넣는다.
- LabelImg를 이용하여 각 image들에 있는 money label 정보가 담긴 xml파일들을 얻는다.
- xml 파일을 각 training_data, test_data 폴더에 옮겨 놓는다. (한 image와 한 xml파일이 한 쌍이다.)
python3 1_xml_to_csv.py
- Generate csv file to tfrecord files
- 1_xml_to_csv.py 를 실행시킨 후 2_generate_tfrecords.py를 실행시킨다.
python3 2_generate_tfrecords.py
- Training the Model
- ssd_inception_v2_coco.config 파일에서 num_classes, num_steps, batch_size 등의 값들을 알맞게 수정한다.
- 3_train.py 를 실행시킨다.
python3 3_train.py
- Export inference graph
python3 4_export_inference_graph.py
- Final test
- 크롤링한 이미지들을 전체적으로 resize한 후에 라벨링 작업 하는 것을 추천한다.
python resize_images.py --target-size (400,250)
가로축은 predict를 나타내고 세로축은 expect이다.
따라서 좌측 상단에서부터 우측 하단까지의 대각선에 색깔이 나타날 수록 좋은 모델임을 나타낸다.
중간쪽으로 색이 밝을 수록 정답을 잘 맞춘 것이고, 엔화와 우리나라 돈, 코루나에서 정확성이 높게 나왔다.
- KRW 변환 - 다른 국가 화폐를 환율을 반영하여 원화로 변환하여 display
- Accuracy - 정확성 향상을 위하여 더 많은 data를 수집하여 학습
- 서비스 확장 - 원, 엔화, 달러, 체코, 코루나를 제외한 다른 국가의 화폐도 추가