반응형 TensorFlow Lite OnePIC (Android App)/사진 편집 기능 2023. 12. 20. [객체 감지] TensorFlow Lite(Android) 이용해서 객체 감지 OnePIC을 만들면서 필자가 겪었던 어려움들과 깨달음들에 대해서 포스팅 해보려고 한다. 이번 포스팅은 TensorFlow Lite(Android)를 사용한 객체 감지 방법에 관해 이야기하려고 한다. TesnorFlow List 란 TensorFlow Lite: 모바일 기기에서 TensorFlow 모델을 실행할 수 있게 해주는 경량화된 버전의 TensorFlow 라이브러리 아이폰, 안드로이드 등 다양한 모바일 플랫폼에서 사용가능. 모바일 기기에서 실시간으로 머신러닝 모델을 실행할 수 있어서, 모바일 애플리케이션에서 머신러닝 기술을 활용할 수 있게 해줌 주요 특징 지연 시간(서버까지의 왕복 없음) 개인 정보 보호(기기에 개인 정보를 남기지 않음) 연결성(인터넷 연결이 필요하지 않음) 크기(모델 및 바이너리.. OnePIC (Android App)/카메라 2023. 8. 19. [Camera2] 객체 초점 촬영 무한 로딩 현상 발생 사진 촬영 무한 로딩 현상 발생lockFocus() 함수는 호출되었으나, captureStillPicture() 함수가 호출되지 않아 무한 대기 로딩하는 문제 발생 원인 파악해보니 위 흐름도에서 주황색 표시가 카메라 노출 상태가 캡처할 수 있는 상태가 아니라 captureStillPicture() 호출되지 않은 것이었다. 더 자세히 설명하자면 다음과 같다. 간단한 로직 설명 _ lockFocus() 호출을 통해 초점을 잠근 뒤 해당 상태 변경 완료됐을 때 콜백으로 captureCallback 함수가 호출되게 등록한다. 상태 변경되고 captureCallback.onCaptureCompleted() 함수가 호출되면, 결과 result를 process() 함수에 인자로 전달해 호출한다. 일련의 과정을 거쳐 .. OnePIC (Android App)/카메라 2023. 8. 9. [Camera2] Tensorflow Lite를 이용한 객체 분석 프리뷰 및 객체별 촬영 Tensorflow Lite를 이용해 객체 분석 및 프리뷰 띄우기 및 객체 촬영 흐름도 TensorFlow Lite를 이용해 객체 분석 다음 코드들은 Camera2와 연동하기 전에 TensorFlow Lite를 Android에서 사용하기 위해 필요한 설정들과 이에 대한 코드이다. build.gradle (:app) 설정 dependencies { // TFLite implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.3.1' } Tensorflow Lite 사용을 위한 종속성 추가 모델 ( .tflite ) 을 저장하는 assets 폴더 생성 /[안드로이드 프로젝트]/app/src/main 위치에 assets 폴더 생성 해당 assets 폴더에 사용.. 이전 1 다음 반응형
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