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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "3ba7150ffc4a6999f6c3cfb4906ec7df",
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"translation_date": "2025-08-24T21:34:42+00:00",
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"source_file": "4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/virtual-device-camera.md",
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"language_code": "ko"
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}
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# 이미지 캡처 - 가상 IoT 하드웨어
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이 수업의 이 부분에서는 가상 IoT 장치에 카메라 센서를 추가하고 이미지를 읽는 방법을 배웁니다.
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## 하드웨어
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가상 IoT 장치는 파일에서 가져온 이미지 또는 웹캠에서 가져온 이미지를 전송하는 시뮬레이션된 카메라를 사용합니다.
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### CounterFit에 카메라 추가하기
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가상 카메라를 사용하려면 CounterFit 앱에 카메라를 추가해야 합니다.
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#### 작업 - CounterFit에 카메라 추가하기
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CounterFit 앱에 카메라를 추가하세요.
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1. `fruit-quality-detector`라는 폴더에 단일 파일 `app.py`와 Python 가상 환경을 포함한 새 Python 앱을 컴퓨터에 생성하고 CounterFit pip 패키지를 추가하세요.
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> ⚠️ 필요하다면 [수업 1에서 CounterFit Python 프로젝트를 생성하고 설정하는 방법에 대한 지침](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md)을 참조하세요.
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1. 추가 Pip 패키지를 설치하여 일부 [Picamera Pip 패키지](https://pypi.org/project/picamera/)를 시뮬레이션하여 카메라 센서와 통신할 수 있는 CounterFit shim을 설치하세요. 가상 환경이 활성화된 터미널에서 설치해야 합니다.
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```sh
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pip install counterfit-shims-picamera
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```
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1. CounterFit 웹 앱이 실행 중인지 확인하세요.
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1. 카메라를 생성하세요:
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1. *Sensors* 창의 *Create sensor* 상자에서 *Sensor type* 드롭다운을 열고 *Camera*를 선택하세요.
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1. *Name*을 `Picamera`로 설정하세요.
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1. **Add** 버튼을 선택하여 카메라를 생성하세요.
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카메라가 생성되어 센서 목록에 나타납니다.
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## 카메라 프로그래밍
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가상 IoT 장치를 이제 가상 카메라를 사용하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
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### 작업 - 카메라 프로그래밍
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장치를 프로그래밍하세요.
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1. `fruit-quality-detector` 앱이 VS Code에서 열려 있는지 확인하세요.
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1. `app.py` 파일을 엽니다.
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1. CounterFit에 앱을 연결하기 위해 `app.py` 상단에 다음 코드를 추가하세요:
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```python
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from counterfit_connection import CounterFitConnection
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CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)
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```
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1. `app.py` 파일에 다음 코드를 추가하세요:
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```python
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import io
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from counterfit_shims_picamera import PiCamera
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```
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이 코드는 필요한 라이브러리를 포함하며, counterfit_shims_picamera 라이브러리에서 `PiCamera` 클래스를 가져옵니다.
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1. 아래에 카메라를 초기화하는 코드를 추가하세요:
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```python
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camera = PiCamera()
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camera.resolution = (640, 480)
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camera.rotation = 0
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```
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이 코드는 PiCamera 객체를 생성하고 해상도를 640x480으로 설정합니다. 더 높은 해상도도 지원되지만, 이미지 분류기는 훨씬 작은 이미지(227x227)에서 작동하므로 더 큰 이미지를 캡처하거나 전송할 필요가 없습니다.
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`camera.rotation = 0` 줄은 이미지의 회전 각도를 설정합니다. 웹캠 또는 파일에서 이미지를 회전해야 할 경우 적절히 설정하세요. 예를 들어, 가로 모드의 웹캠에서 바나나 이미지를 세로 모드로 변경하려면 `camera.rotation = 90`으로 설정하세요.
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1. 아래에 이미지를 바이너리 데이터로 캡처하는 코드를 추가하세요:
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```python
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image = io.BytesIO()
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camera.capture(image, 'jpeg')
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image.seek(0)
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```
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이 코드는 바이너리 데이터를 저장하기 위한 `BytesIO` 객체를 생성합니다. 카메라에서 JPEG 파일로 이미지를 읽어 이 객체에 저장합니다. 이 객체는 데이터를 추가로 작성할 수 있는 끝 위치를 추적하는 위치 표시기를 가지고 있으므로, `image.seek(0)` 줄은 이 위치를 시작으로 되돌려 나중에 모든 데이터를 읽을 수 있도록 합니다.
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1. 아래에 이미지를 파일로 저장하는 코드를 추가하세요:
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```python
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with open('image.jpg', 'wb') as image_file:
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image_file.write(image.read())
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```
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이 코드는 `image.jpg`라는 파일을 열어 쓰기 작업을 수행하며, `BytesIO` 객체에서 모든 데이터를 읽어 파일에 작성합니다.
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> 💁 이미지를 `BytesIO` 객체 대신 파일로 직접 캡처하려면 `camera.capture` 호출에 파일 이름을 전달하면 됩니다. 이 수업의 후반부에서 이미지를 이미지 분류기로 전송할 수 있도록 `BytesIO` 객체를 사용하는 이유입니다.
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1. CounterFit에서 카메라가 캡처할 이미지를 설정하세요. *Source*를 *File*로 설정한 후 이미지 파일을 업로드하거나, *Source*를 *WebCam*으로 설정하여 웹캠에서 이미지를 캡처할 수 있습니다. 사진을 선택하거나 웹캠을 선택한 후 **Set** 버튼을 반드시 클릭하세요.
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1. 이미지가 캡처되어 현재 폴더에 `image.jpg`로 저장됩니다. 이 파일은 VS Code 탐색기에서 확인할 수 있습니다. 파일을 선택하여 이미지를 확인하세요. 회전이 필요하다면 `camera.rotation = 0` 줄을 적절히 업데이트하고 다시 사진을 찍으세요.
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> 💁 이 코드는 [code-camera/virtual-iot-device](../../../../../4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/code-camera/virtual-iot-device) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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😀 카메라 프로그램이 성공적으로 완료되었습니다!
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**면책 조항**:
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