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파이썬 설치 방법 파이썬을 윈도우에서 설치하는 방법을 알아보겠습니다. 파이썬 설치 여기 에서 최신 파이썬 설치 프로그램을 다운받습니다. 다운받은 파일을 더블클릭하여 실행 후 나오는 창에서 아래 Add python.exe to PATH를 설정하고(아니면 추후 환경변수에서 설정 필요) Install Now를 누르면 설치가 진행됩니다. 아래는 설치 진행 중인 화면입니다. 설치가 완료되면 아래 화면이 나옵니다. Close 버튼을 클릭하여 창을 닫습니다. 파이썬 설치 확인 이후 cmd 창에서 python -V를 통해 python이 제대로 설치되었음을 확인할 수 있습니다. 만약, python 버전이 나오지 않는 분들은 위에서 설치할 때 Add python.exe to PATH를 설정했는지 확인하세요. 참고 문헌 [1]   https://dotiromoook.tistory.com/32

venv에 OpenCV build(설치) 혹은 오류 해결 방법 python3.8을 우회 설치하면 OpenCV build 작업이 필요합니다. python3.8 설치는 여기 , OpenCV build는 여기 를 참고하세요. venv에 OpenCV 설치 위 방법으로 OpenCV를 설치하면 아래 명령어를 통해 cpython~~gnu.so 파일 위치를 찾습니다. * 이 파일은 OpenCV python 바인딩 제공 공유라이브러리 파일로 python 인터프리터와 OpenCV C++코드 연결 sudo find / -name "cv2.cpython*" Copy 위 파일을 venv에 있는 lib에 연결해줍니다. 본인이 생성한 virtualenv의 lib 경로로 이동한 뒤, 심볼링 링크를 연결합니다. cd ~/myenv/gstreamer/lib/python3.8/site-packages/ ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/cv2/python-3.8/cv2.cpython-38-aarch64-linux-gnu.so cv2.so Copy 제가 테스트한 virtualenv 이름은 gstreamer이고 경로는 ~/myenv/gstreamer입니다. 본인 PC 경로를 "~/myenv/gstreamer" 부분에 입력하세요. 이후엔 위 find 명령으로 나온 gnu.so 파일의 경로를 심볼링 링크로 cv2.so로 연결해줍니다. ll 명령어를 통해 심볼링 링크가 제대로 생성되었는지 확인할 수 있습니다. ll Copy 심볼릭 링크가 제대로 생성되었다면 pip에 opencv가 없지만 cv2가 import됨을 확인할 수 있습니다. pip list | grep cv python import cv2 cv2.__version__ Copy * pip install opencv-python을...

Jetson Nano OS 설치 설치를 진행하기 전 아래 준비 물품이 필요합니다. MicroSD card 32GB 이상이 필요합니다. MicroSD 카드리더기(SD카드를 컴퓨터와 연결하는 목적) 1. Jetson Nano IMG 다운 Nvidia Developer 사이트에서 Jetson Nano IMG 파일을 다운받습니다. https://developer.nvidia.com/embedded/downloads * 링크로 연결이 안되는 경우 url을 인터넷 창에 복사/붙여넣기해서 접속하면 됩니다. 여러 리스트 중에 Jetson Nano Developer Kit SD Card Image(4.6.1 JetPack)를 다운받습니다. * 본인이 Jetson Nano 가 아닌 다른 디바이스라면 해당 디바이스에 맞는 SD Card Image를 다운받아야 합니다. 다운로드가 완료되면 파일을 압축해제 합니다.(sd-blob-b01.img 파일이 생성) 2. MicroSD Card 포맷 SD Card 포맷을 위해 SD Card Formatter를 다운받습니다.(포맷이 필요없는 분은 3번으로 넘어가세요) 아래 url은 mac용 다운 url입니다. 윈도우 버전 다운은 여기 로 이동하세요. https://www.sdcard.org/downloads/formatter/sd-memory-card-formatter-for-mac-download/ 맨 밑으로 화면을 내려 Accept을 클릭하여 다운로드를 진행합니다. 다운받은 파일을 이용해서 설치를 진행합니다 설치를 완료하면 SD Card 리더기를 이용해서 컴퓨터와 연결합니다. SD Card 방향은 사진을 잘 참고해서 넣어주세요. SD Card를 컴퓨터와 ...

Ubuntu Anaconda 설치 1. 필요 패키지 설치 sudo apt update sudo apt install curl -y Copy 2. Anaconda 설치 여기 에서 설치하려는 목록 확인 여기서는 2024.10-1 버전으로 설치 진행 curl --output anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh Copy 아래 명령어를 입력하여 본격적인 설치 진행 bash anaconda.sh Copy Enter 키 입력 아래와 같은 문구가 나올텐데 쭉 내림(엔터 키 입력 혹은 page down 키 등 입력) 이후 'yes' or 'no'를 묻는 란에는 yes를 입력 anaconda3 폴더를 아래 경로에 설치하겠냐는 문구가 나온다. 저장 경로를 변경할거면 아래 입력란에서 저장하려는 경로를 입력하고 그게 아니면 엔터를 입력 하여 넘어간다. 설치 완료 후, shell에 conda 내용 업데이트 여부를 묻는 질의에 yes를 입력 설치가 완료된 직후 아래 명령어를 통해 conda init 관련 문구가 추가됨 확인 (만약 없다면 바로 위에서 yes를 입력했는지 확인) cat ~/.bashrc Copy 아래 명령어로 conda init 실행  source ~/.bashrc Copy conda 정상 설치 확인  conda -V Copy   참고문헌 [1] https://jongsky.tistory.com/21

atom 설치 - 요약 요약하면 다음과 같으며 보다 자세하게 보고싶은 분은 아래를 계속 봐주세요. 1.  https://atom.io/  에 접속하여 .deb 파일 다운 2. 터미널에서 .deb 다운 받은 폴더로 이동 3. sudo dpkg -i atom-amd64.deb 명령어 실행 4. 설치 완료 atom 설치 - 자세히 https://atom.io/  에 접속하여 .deb 파일을 다운로드 합니다. Download 받은 경로로 이동합니다. (Default 경로로 다운 받았다고 가정) $ cd Downloads/ ls 명령어를 통해 다운받은 'atom-amd64.deb' 파일 확인 $ ls 다운받은 파일 설치 $ sudo dpkg -i atom-amd64.deb dpkg는 데비안 패키지 관리 시스템으로서 '.deb' 패키지의 설치, 삭제, 정보 제공을 위해 사용하는 명령어 입니다. -i : 설치 -r : 삭제 -l : deb 패키지 목록 출력 설치 이후 그림상 화살표에 보이는  'application'에서 'atom'을 확인할 수 있습니다. 참고문헌 [1]  https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=yand2english&logNo=221178681521&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F [2]  https://ko.wikipedia.org/wiki/Dpkg

tensorflow 1.15 설치 tensorflow 설치 방법은 기본적으로 아래와 같습니다. cpu pip install tensorflow==1.15.0 # or 본인이 다운받고자 하는 버전 gpu pip install tensorflow-gpu==1.15.0 # or 본인이 다운받고자 하는 버전 만약 위에와 같이 Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu==1.15.0 에러가 발생한다면 pip update가 필요합니다. pip install --upgrade pip pip 9.0.1 -> pip 20.0.2로 업데이트 (업데이트 적용 날짜에 따라 버전은 다를 수 있습니다) pip update 이후 본인에게 맞는 버전으로 설치 시 설치 가능합니다. cpu pip install tensorflow==1.15.0 # or 본인이 다운받고자 하는 버전 gpu pip install tensorflow-gpu==1.15.0 # or 본인이 다운받고자 하는 버전