교내 캠프 스톤 대회 때문에 다른 주제를 생각하던 중 OpenCV라는 것이 흥미롭고 배우고 보기로 했다.시작하기 전에 적당한 자료를 파악하고 계절 학기를 수강하면서 진행할 예정이다.01. 책의 선정 방법에 대해서 배우기 위한 첫걸음은 당연히 책을 읽어 볼 일일테니까 카페와 구글 링을 통해서 추천 도서를 검색하고 4개월 동안 공부하는 책을 선정키로 했다. [Python에서 배운 OpenCV프로그래밍][OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 3/e][디지털 영상 처리][Python예제에서 배운 OpenCV][점프 투 파이썬]Python에서 OpenCV를 공부하기 전에 “점프 투 파이썬”을 이용하고 Python의 기초를 닦다.그리고”Python에서 배운 OpenCV프로그래밍”책에서 OpenCV의 기본 내용을 공부하고”OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 3/e”의 책에서 부가 내용과 C++로 짠 코드를 참고한다.이후 디지털 영상 처리 책을 통해서 이론적 기반을 좀 더 다듬어 둔다. 02. 역할 선정의 이 부분은 앞으로도 수정 및 추가될 것이 있다.SoftWarePartC++베이스에서 코딩하는 것보다 딥 러닝을 염두에 두고 있음을 고려하고 Python기준으로 하기로 했다.1. Python 2. OpenCV 3. OpenCV Algorithm for Autonomous Car4. Raspberry Pi GPIO Python Coding HardWare Part1. Fusion 360 for Camera Frame, Car Frame 03. 목표 선정 최종 목표는 올해에 만들어 놓은 트럭을 스스로 완주하는 것이다.이때 장애물+신호+도로 표지를 제대로 인식할 핵심이다.그 때문에 목표를 세분화하고 하나씩 성공함으로써 추진하도록.01. 차선 인식 02. 차선 인식에 맞추어 들어오는 값을 받아 서보 모터 방향 제어 03. 속도 표지판 인식(학습)04. 속도 표지판 인식에 의해서 모형 차의 속도를 조절 05. 장애물 인식(신호기도 이 부분에 속한다.)06. 장애물 인식에 따른 모형 차 STOP07. 만들어 놓은 트럭을 정상적으로 완주
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