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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "0b2ae20b0fc8e73c9598dea937cac038",
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"translation_date": "2025-08-24T21:12:00+00:00",
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"source_file": "5-retail/lessons/2-check-stock-device/wio-terminal-count-stock.md",
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"language_code": "ko"
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}
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# IoT 기기 - Wio Terminal로 재고 계산하기
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예측 결과와 경계 상자를 조합하여 이미지에서 재고를 계산할 수 있습니다.
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## 재고 계산하기
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위 이미지에서 경계 상자들이 약간 겹쳐져 있습니다. 만약 이 겹침이 훨씬 더 크다면, 경계 상자가 동일한 객체를 나타낼 수 있습니다. 객체를 올바르게 계산하려면 겹침이 큰 상자는 무시해야 합니다.
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### 작업 - 겹침을 무시하고 재고 계산하기
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1. `stock-counter` 프로젝트를 열지 않았다면 열어주세요.
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1. `processPredictions` 함수 위에 다음 코드를 추가하세요:
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```cpp
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const float overlap_threshold = 0.20f;
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```
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이 코드는 경계 상자가 동일한 객체로 간주되기 전에 허용되는 겹침 비율을 정의합니다. 0.20은 20% 겹침을 정의합니다.
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1. 그 아래, 그리고 `processPredictions` 함수 위에 두 사각형 간의 겹침을 계산하는 코드를 추가하세요:
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```cpp
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struct Point {
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float x, y;
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};
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struct Rect {
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Point topLeft, bottomRight;
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};
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float area(Rect rect)
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{
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return abs(rect.bottomRight.x - rect.topLeft.x) * abs(rect.bottomRight.y - rect.topLeft.y);
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}
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float overlappingArea(Rect rect1, Rect rect2)
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{
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float left = max(rect1.topLeft.x, rect2.topLeft.x);
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float right = min(rect1.bottomRight.x, rect2.bottomRight.x);
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float top = max(rect1.topLeft.y, rect2.topLeft.y);
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float bottom = min(rect1.bottomRight.y, rect2.bottomRight.y);
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if ( right > left && bottom > top )
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{
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return (right-left)*(bottom-top);
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}
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return 0.0f;
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}
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```
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이 코드는 이미지를 나타내는 점을 저장하기 위한 `Point` 구조체와, 좌상단 및 우하단 좌표를 사용하여 사각형을 정의하는 `Rect` 구조체를 정의합니다. 그런 다음 좌상단 및 우하단 좌표를 사용하여 사각형의 면적을 계산하는 `area` 함수를 정의합니다.
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이후 두 사각형의 겹치는 면적을 계산하는 `overlappingArea` 함수를 정의합니다. 겹치지 않으면 0을 반환합니다.
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1. `overlappingArea` 함수 아래에 경계 상자를 `Rect`로 변환하는 함수를 선언하세요:
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```cpp
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Rect rectFromBoundingBox(JsonVariant prediction)
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{
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JsonObject bounding_box = prediction["boundingBox"].as<JsonObject>();
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float left = bounding_box["left"].as<float>();
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float top = bounding_box["top"].as<float>();
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float width = bounding_box["width"].as<float>();
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float height = bounding_box["height"].as<float>();
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Point topLeft = {left, top};
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Point bottomRight = {left + width, top + height};
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return {topLeft, bottomRight};
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}
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```
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이 함수는 객체 감지기의 예측 결과를 받아 경계 상자를 추출하고, 경계 상자의 값을 사용하여 사각형을 정의합니다. 오른쪽은 왼쪽에 너비를 더한 값으로 계산됩니다. 아래쪽은 위쪽에 높이를 더한 값으로 계산됩니다.
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1. 예측 결과를 서로 비교해야 하며, 두 예측 결과가 임계값 이상의 겹침을 가지면 하나를 삭제해야 합니다. 겹침 임계값은 백분율이므로, 가장 작은 경계 상자의 크기에 곱하여 겹침이 경계 상자의 주어진 백분율을 초과하는지 확인해야 합니다. `processPredictions` 함수의 내용을 삭제하세요.
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1. 빈 `processPredictions` 함수에 다음 코드를 추가하세요:
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```cpp
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std::vector<JsonVariant> passed_predictions;
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for (int i = 0; i < predictions.size(); ++i)
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{
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Rect prediction_1_rect = rectFromBoundingBox(predictions[i]);
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float prediction_1_area = area(prediction_1_rect);
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bool passed = true;
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for (int j = i + 1; j < predictions.size(); ++j)
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{
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Rect prediction_2_rect = rectFromBoundingBox(predictions[j]);
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float prediction_2_area = area(prediction_2_rect);
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float overlap = overlappingArea(prediction_1_rect, prediction_2_rect);
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float smallest_area = min(prediction_1_area, prediction_2_area);
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if (overlap > (overlap_threshold * smallest_area))
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{
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passed = false;
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break;
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}
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}
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if (passed)
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{
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passed_predictions.push_back(predictions[i]);
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}
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}
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```
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이 코드는 겹치지 않는 예측 결과를 저장할 벡터를 선언합니다. 그런 다음 모든 예측 결과를 반복하며 경계 상자에서 `Rect`를 생성합니다.
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이후 현재 예측 결과 이후의 나머지 예측 결과를 반복합니다. 이는 예측 결과가 여러 번 비교되지 않도록 합니다 - 예를 들어 1과 2를 비교한 후에는 2와 1을 다시 비교할 필요가 없으며, 3, 4 등과만 비교하면 됩니다.
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각 예측 결과 쌍에 대해 겹치는 면적을 계산합니다. 그런 다음 가장 작은 경계 상자의 면적과 비교합니다 - 겹침이 가장 작은 경계 상자의 임계값 백분율을 초과하면 해당 예측 결과는 통과하지 못한 것으로 표시됩니다. 모든 겹침을 비교한 후 예측 결과가 검사를 통과하면 `passed_predictions` 컬렉션에 추가됩니다.
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> 💁 이 방법은 겹침을 제거하는 매우 단순한 방식으로, 겹치는 쌍에서 첫 번째 것을 제거합니다. 실제 코드에서는 여러 객체 간의 겹침을 고려하거나 하나의 경계 상자가 다른 경계 상자에 포함되는 경우를 처리하는 등의 추가 논리를 넣어야 할 것입니다.
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1. 이후, 통과된 예측 결과의 세부 정보를 시리얼 모니터에 보내는 코드를 추가하세요:
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```cpp
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for(JsonVariant prediction : passed_predictions)
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{
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String boundingBox = prediction["boundingBox"].as<String>();
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String tag = prediction["tagName"].as<String>();
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float probability = prediction["probability"].as<float>();
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char buff[32];
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sprintf(buff, "%s:\t%.2f%%\t%s", tag.c_str(), probability * 100.0, boundingBox.c_str());
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Serial.println(buff);
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}
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```
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이 코드는 통과된 예측 결과를 반복하며 시리얼 모니터에 세부 정보를 출력합니다.
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1. 그 아래에 계산된 항목 수를 시리얼 모니터에 출력하는 코드를 추가하세요:
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```cpp
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Serial.print("Counted ");
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Serial.print(passed_predictions.size());
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Serial.println(" stock items.");
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```
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이는 IoT 서비스로 전송되어 재고 수준이 낮을 경우 경고를 보낼 수 있습니다.
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1. 코드를 업로드하고 실행하세요. 카메라를 선반 위의 물체에 맞추고 C 버튼을 누르세요. `overlap_threshold` 값을 조정하여 예측 결과가 무시되는 것을 확인해보세요.
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```output
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Connecting to WiFi..
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Connected!
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Image captured
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Image read to buffer with length 17416
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tomato paste: 35.84% {"left":0.395631,"top":0.215897,"width":0.180768,"height":0.359364}
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tomato paste: 35.87% {"left":0.378554,"top":0.583012,"width":0.14824,"height":0.359382}
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tomato paste: 34.11% {"left":0.699024,"top":0.592617,"width":0.124411,"height":0.350456}
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tomato paste: 35.16% {"left":0.513006,"top":0.647853,"width":0.187472,"height":0.325817}
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Counted 4 stock items.
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```
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> 💁 이 코드는 [code-count/wio-terminal](../../../../../5-retail/lessons/2-check-stock-device/code-count/wio-terminal) 폴더에서 찾을 수 있습니다.
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😀 재고 계산 프로그램이 성공적으로 작동했습니다!
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**면책 조항**:
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이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. |