[Pick and Place using Inception_v3 in ROS] #04. Making Datasets

이제 inception_v3 에 사용하기 위한 Dataset을 직접 만들어보자.

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PC Enviroment ( Labtop )

OS : Ubuntu 16.04
ROS : Kinetic
CPU : i8
Graphic Card : RTX 2070

Hardware
OpenManipulator(ROBOTIS)
U2D2 Interface

Software
Inception_v3

Camera
Logitech C920 Webcam

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1. Enviroment Setting

먼저 카메라의 위치와 각도 등을 세팅해줄 필요가 있다.
내 경우에는 다음과 같은 구조로 세팅했다.

2. Turn off auto focuse of Webcam

위와 같은 구조에서 사진 촬영을 진행한다.

중요한 부분은,  대부분의 Webcam의 경우 auto focus가 실행되기 때문에 포커싱하는데 어려움이 있다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 다음과 같은 명령어로 Logitech Webcam의 auto focus 기능을 off하고, 원하는 focus로 맞추겠다.

다음 링크를 참조한다.
https://stackoverflow.com/questions/16319759/disable-webcams-autofocus-in-linux

$ v4l2-ctl -c focus_auto=0

$ v4l2-ctl -c focus_absolute=20

3. Take Pictures

사진을 찍기 위해, 내 경우엔 Linux에 기본적으로 설치되어 있는 Cheese application을 사용하였다.
Burst 기능 사용시 설정된 시간 간격대로 연속촬영이 가능하기 때문에 편리하다.

해상도 : 800x600 (최대한 object가 꽉 차는게 좋다.)

4. Train Datas

https://suho0515.blogspot.com/2019/10/tensorflow-image-recognition-in-ros-05.html

위 링크의 과정을 따라 Data를 Train 한다.

그리고 실제로 inception_v3를 동작시키는 과정까지 수행한다.

5. Recording Trajectory 

앞에서

#02에서 만든 source를 이용해 다음과 같은 명령어로 Trajectory를 recording 한다.

$ roscore
$ roslaunch open_manipulator_master_slave open_manipulator_recording_trajectory.launch

tmp 폴더로 가면 test.txt 파일이 생성되었을 것이다.

해당 파일의 이름을 Datasets의 물체 이름과 같게 수정해준다.

ex. test.txt -> salt.txt

6.