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연결 후 기본 아이디는, pi, 비밀번호는 raspberry 로 로그인하면 된다.

2) OpenCV(Raspberry Pi)
번호판 추출과 학습 데이터 전처리를 위해서 영상처리 라이브러리인 OpenCV 를 설치해야한다 다음.
은 파이썬 기준의 라이브러리 설치 방법이다 먼저 터미널 창을. OpenCV 소스를 빌드하고 설치하기
위한 개발자 도구와 패키지를 설치한다.
$ sudo apt-get insatll build-essential cmake pkg-config
다음으로 이미지 I/O 과 관련된 필요한 패키지들을 설치한다.
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
GTK 개발 라이브러리를 설치한다.
$ sudo apt-get insatll libg 사2.0-dev
비디오 I/O 와 관련된 필요한 패키지들을 설치한다.
$ sudo apt-get insatll libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get insatll libxvidcore-dev libx264-dev
OpenCV 내에서 최적화를 위해 사용되는 바이너리를 설치한다.
$ sudo apt-get insatll libatlas-base-dev gfortran
자신의 버전에 맞는 파이썬 및 개발자 도구를 설치한다. ( ex: 3.4)
$ sudo apt-get insatll python3.4-dev python3-dev
numpy 를 설치한다. ( 설치가 이미 되어있다면 패스)
$ sudo pip insatll numpy
OpenCV 소스코드를 다운로드 받고 압축을 푼다.
$ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
$ unzip opencv_contrib.zip
Cmake 를 이용해 OpenCV 소스를 빌드하기 위한 설정을 수행한다.
$ cd opencv-3.1.0
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CAMKE_INSATLL_PREFIX=/usr/local \
-D INSATLL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.1.0/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON
OpenCV 를 컴파일하고 빌드한다. ( 약 1 시간 이상 소요됨 발열이 심함, )
$ make -j4
빌드가 끝나면 아래의 명령으로 OpenCV 를 설치한다.
$ sudo make insatll
$ sudo ldconfig
모든 설정이 완료되었으면 파이썬 실행 후 import cv2 로 OpenCV 를 import 해 본다.

3) OpenCV(Window)
딥러닝에 필요한 이미지 영상의 전처리 과정에 필요한/ OpenCV 라이브러리를 설치해야 한다 먼저.
Python 설치를 위해 Python 공식 홈페이지에 접속한다.

https://www.python.org/

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