맥에서 오픈소스로

import osimport torchimport torch.utils.datafrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_splitfrom torchvision import transformsfrom torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn_v2from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictorfrom PIL import Imageimport numpy as npimport torchvision.transforms.functional as Fimport random# (이전의 Compose, RandomHo..

- 메타의 SAM(세그먼트 애니띵) 모델로 실시간에 이미지내 물체의 템플릿을 만든후 만들어진 템플릿으로 이미지내에서 비슷한 물체를 매칭(OpenCV로 수학적으로)하는 방식입니다.- 실시간 템플릿은 이미지에서 마우스 포인터로 찾고자하는 물체내부를 클릭하면(Visual Prompt ) SAM 모델로 물체의 윤곽선을 세그먼테이션하며 그 윤곽선으로 Best-fit된 bbox를 수학적으로 만들고 그 내부 이미지를 템플릿으로 저장합니다.- 그리고 저장된 템플릿으로 템플릿 매칭을 하는데 회전왜곡에 불변하도록 매칭하는 알고리즘으로 회전된 물체도 같은 모양이면 찾아주게 됩니다.- 단,  90도 배수에 해당하는 각도로 회전된 물체는 매칭율이 잘 않나오는 문제가 있습니다. 나머지 모든각도에 대해선 잘 찾아줍니다.import..