[AI] 이미지 웹 접근성 ( YOLO 모델 - 적용법과 간단 예제 )

안녕하세요🐶

빈지식 채우기의 비니🙋🏻‍♂️ 입니다.

 

AI에 대해 업무를 진행하면서 웹 접근성에 대해 문의가 들어왔습니다!

웹 접근성이 뭘까.. 궁금하던 참에, 

이미지에 대한 웹 접근성을 AI를 통해 점검이 가능할 것 같다는 생각이 들었어요!

본격 진행하기 전에 아래와 같은 조건을 두고 진행했습니다!

1. 이미지 분석 모델 찾기
2. 인터넷 없는 망에서도 동작이 되기

 

구글링을 진행하다 찾은 모델은 바로 YOLO 모델입니다.

해당 모델은손쉽게 모델 다운로드를 통해 이미지 분석을 진행할 수 있었습니다.

 

오늘은 YOLO 적용법과 간단한 Python 코드를 통한 예제를 알아보도록 하겠습니다.

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1. YOLO 적용법

가장 첫 번째로 이미지 분석을 위해 사용되는 기본적인 소스(파일)들에 대해 다운로드 받아보도록 하겠습니다.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

 

YOLOv5 를 통해 사전 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt

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2. 간단 예제

위에서 다운받은 모델을 통해, 간단히 이미지 분석하는 예제를 만들어보도록 하겠습니다.

예제

1. yolov5
   • 다운받은 YOLO 모델입니다.
2. test.png : 
   • 이미지 분석에 사용될 테스트 이미지 입니다.
3. test.py : 
   • 이미지 분석을 실행시킬 소스 파일입니다.

테스트할 이미지는 아래와 같습니다.

테스트 이미지

import torch

DIR_PATH = "./yolov5"
MODEL_PATH = DIR_PATH + "/yolov5s.pt"

# YOLOv5 모델 로드 (인터넷 없이 로컬 실행)
model = torch.hub.load(DIR_PATH, 'custom',  MODEL_PATH, source='local')

def analyze_image(image_path: str, save_result: bool = True):
    """
    YOLOv5를 사용하여 로컬에서 이미지를 분석하고 객체를 감지하는 함수
    :param image_path: 분석할 이미지 경로
    :param save_result: 결과를 저장할지 여부 (기본값: True)
    """
    # 이미지 분석 실행
    results = model(image_path)
    
    # 감지된 객체 정보 출력
    results.show()
    
    # 감지 결과 이미지 저장
    if save_result:
        results.save(save_dir="results")  # 'results' 폴더에 저장됨

# 실행 예제
image_path = "test.png"  # 분석할 이미지 경로
analyze_image(image_path, False)

이미지 분석 결과

• 학습이 따로 필요가 없다.
• 인터넷이 필요없는 독립된 망에서 간단히 이미지 분석이 가능하다.

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YOLO 모델을 통해 간단히 이미지 분석에 대해 알아보았습니다.

다음은 YOLO 모델을 통해 웹 접근성에 필요한 정보를 알아보는 시간을 가지도록 하겠습니다.

 

감사합니다.