맥에서 오픈소스로

- 맥오에스에서 화면에 빈 GUI 창을 하나 만들고 거기에 이미지 파일(png, jpg)을 드래그 앤 드롭하면 그림처럼 좌측에 이미지가 표시되며 마우스로 이미지 속 타깃 물체 주변을 드래깅 하여 빨간 바운딩박스를 실시간에 만든 후, 드래깅을 멈추면 박스 내 이미지 영역 안에서 수학적 영상처리 방식의 Segmentation 알고리즘인 Grabcut() 함수를 사용해 마스크를 만들고 그 마스크를 저장하는 기능을 만들려 합니다.- 아시다시피 맥에서 C++ 이라는 언어로 GUI 프로그램을 만드는 방법은 몇 가지가 있지만 다들 매우 복잡합니다. Qt-Creator 나 CVUI 같은 걸 사용하는 방법이 있긴 하지만, 초보자가 넘볼만한 개발환경은 아닌 것 같습니다.- 하지만 Openframeworks(줄여서 OF) ..

openFrameworks와 ofxOpenCV를 사용하여 만든 Mac 앱을 앱스토어에 올리는 과정은 다음과 같습니다:1. 앱 준비   - 앱이 앱스토어 가이드라인을 준수하는지 확인맥용 앱을 App Store에 제출하기 전에 가이드라인 준수 여부를 확인하는 방법은 다음과 같습니다:## 가이드라인 숙지Apple의 App Store 심사 지침을 철저히 검토하세요. 이 지침은 앱의 안전성, 성능, 비즈니스 모델, 디자인 및 법적 요구사항 등을 다룹니다[1][2].## 주요 체크포인트### 안전성 및 콘텐츠- 유해하거나 공격적인 콘텐츠가 없는지 확인- 필요한 경우 신고/차단 기능 구현[5]- 어린이용 앱의 경우 특별 지침 준수### 기능 및 성능- 앱이 독립적으로 작동하며 지정된 컨테이너 영역 내에서만 데이터를 ..

지난번 게시물에선 맥오스에 내장된 CreateML로 이미지 데이타셋을 학습시켜서 mlmodel 모델파일을 만드는걸 따라해 보았다. 이번엔 그렇게 만들어진 모델파일로 아이폰 앱을 만드는 과정을 살펴보겠습니다.  - 지난번 게시물의 마지막에 보였던 학습한 모델 내보내기 창입니다.저 창에서 우측 상단의 Get 버튼을 누르면 MyImageClassifier1.mlmodel 이라는 파일이 프로젝트 폴더에 저장됩니다.  - 용량이 매우 작죠.  겨우 몇 KB에서 커봐야 몇백 KB 수준입니다.   - 아래 사이트에서 swift로 만들어진 image 분류앱  예제파일 다운로드 합니다.https://developer.apple.com/documentation/coreml/model_integration_samples/c..

- 나름 역사가 제법 된, 맥용 딥러닝/머신러닝 개발도구 입니다.- 처음엔 CoreML 이란 이름을 달고 나왔드랬죠.- 딥러닝 알고리즘을 몰라도 학습이 가능한 하이엔드 유틸러티로 사용이 쉽고 심플합니다.   - 그림처럼 다양한 딥러닝 학습이 가능한데, 그중 우리는 가장 간단한 이미지 분류를 해 보자구요.- 참고로 두번째 아이콘인 멀티레이블 이미지 분류기는  이미지 한장에 복수개의 레이블을 갖는 분류기를 말합니다.   - 이 짤엔 트레이닝 데이타 영역에 이미 데이타가 채워진게 보이지만, 당근 원래는 비어있습니다.- 특이한건, 애플의 앱 답게 이미지들이 들어있는 폴더를 드래그앤 드랍 하기만 하면  학습 데이타셋 입력이 된다는 것이죠~   - 이런식으로 클래스 별로 이미지들이 들어있는 폴더들의 상위폴더(여기선..