ZED - Study

Zed2는 3D 스테레오 카메라를 사용하여 실제 세계에서 물체를 인식하고 추적하는 머신 러닝 기반의 시스템입니다. Zed2를 사용하는 방법을 연구하고 싶다면 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다.

1. Zed2의 기본 개념 이해: 머신 러닝, 스테레오 카메라, 깊이 맵 등의 개념을 이해해야합니다. Zed2 공식 웹 사이트와 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 관련 서적, 온라인 자료를 참고하면 도움이 될 것입니다.
2. Zed2 SDK 설치: Zed2 SDK를 다운로드하고 설치합니다. SDK에는 Zed2를 제어하고 데이터를 처리하는 데 필요한 API, 예제 및 도구가 포함되어 있습니다.
3. Zed2 카메라 설정: Zed2 카메라를 연결하고 설정합니다. 이 단계에서는 Zed2 SDK를 사용하여 카메라를 인식하고 초기화하고 물체 인식 및 추적에 필요한 매개 변수를 설정합니다.
4. Zed2 데이터 처리: Zed2에서 생성된 데이터를 처리하는 방법을 학습합니다. 이 단계에서는 Zed2 SDK를 사용하여 스테레오 이미지, 깊이 맵 및 3D 포인트 클라우드 데이터를 가져와서 처리하고 물체를 인식하고 추적하는 데 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.
5. 머신 러닝 모델 개발: Zed2에서 생성된 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 개발합니다. 이 단계에서는 OpenCV, TensorFlow, PyTorch 등의 머신 러닝 프레임 워크를 사용하여 모델을 학습하고 Zed2에서 생성된 데이터를 사용하여 모델을 평가합니다.
6. 물체 인식 및 추적: 개발한 머신 러닝 모델을 사용하여 Zed2에서 물체를 인식하고 추적합니다. 이 단계에서는 Zed2 SDK 및 개발한 머신 러닝 모델을 사용하여 물체를 식별하고 추적하며, 이를 통해 물체의 위치, 속도, 크기 등을 파악할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

https://youtu.be/4C5fCdNL3x8