728x90 반응형 All Categories (63) 썸네일형 리스트형 맥(Mac OS X)에서 원격 접속하기 이번 포스트에서는 맥(Mac OS X)에서 원격 데스크탑 클라이언트 프로그램을 이용해 리눅스나 윈도우로 접속하는 방법에 대해 정리했다. 역시 다양한 원격 데스크탑 클라이언트 프로그램과 프로토콜이 존재하겠지만, 이 포스트에서는 맥(Mac OS X)에서 기본 제공하는 Finder의 추가 기능과 Microsoft Remote Desktop이라는 클라이언트 프로그램을 이용해 리눅스의 VNC 프로토콜, 윈도우의 RDP 프로토콜로 원격 접속하는 방법을 기술했다. 1. VNC 프로토콜로 리눅스 원격 접속하기 리눅스 OS 중 하나인 우분투 데스크탑에 VNC 프로토콜로 원격 접속하는 방법으로, 맥(Mac OS X)의 Finder를 이용해 접속하는 방법을 사용한다. (물론 다른 원격 접속 클라이언트 프로그램을 사용해도 된.. 우분투(Ubuntu)에서 원격 접속하기 우분투 데스크탑에서 원격 데스크탑 클라이언트 프로그램을 이용해 또 다른 리눅스나 윈도우로 접속하기 위한 환경을 구축하고자 한다. 다양한 원격 데스크탑 클라이언트 프로그램과 프로토콜이 존재하지만, 이 포스트에서는 Remmina라는 클라이언트 프로그램을 이용해 리눅스의 VNC 프로토콜, 윈도우의 RDP 프로토콜로 원격 접속하는 방법을 기술했다. 1. Remmina 설치 Ubuntu 20.04.2 LTS에는 아래와 같이 Remmina가 이미 설치되어 있다. 하지만, 위 Appilcations 화면에서 Remmina를 찾을 수 없다면(검색해도 안 나온다면), 아래의 수동 설치를 진행한다. 다음의 명령 구문을 통해 Remmina를 apt가 아닌 snap으로 수동 설치한다. (Ubuntu 20.04에는 snap으로.. 우분투(Ubuntu)에서 터미널로 Sublime Text 설치하기 https://www.sublimetext.com/ Sublime Text - the sophisticated text editor for code, markup and prose Available on Mac, Windows and Linux www.sublimetext.com 1. 설치 준비 설치하기 위한 요구 환경을 준비한다. # Install the GPG key: $ wget -qO - https://download.sublimetext.com/sublimehq-pub.gpg | gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/sublimehq-archive.gpg # Ensure apt is set up to work with https sources: $.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (3) - 학습데이터 변환 이전 포스트에서 TextRecognitionDataGenerator 프로젝트를 이용해 생성한 학습데이터는 학습을 위한 deep-text-recognition-benchmark 프로젝트에서 요구하는 데이터 구조는 아니었고, 또한 바로 사용할 수 없었다. 필요에 의해 다음과 같이 단순한 데이터 변환 기능을 갖는 프로젝트를 만들어 공유하고자 한다. 프로젝트명: TRDG2DTRB (TextRecognitionDataGenerator to deep-text-recognition-benchmark) DaveLogs/TRDG2DTRB Convert TextRecognitionDataGenerator's result data to deep-text-recognition-benchmark's input data. - D.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (2) - 학습데이터 생성 첫 번째 단계인 '학습데이터 생성'부터 진행해 보도록 하겠다. 참고로, 이전 포스트에서는 전체 단계에 대해 설명했고 아래 링크를 통해 확인할 수 있다. [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) 이번에는 EasyOCR에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 신경망 모델이 아닌, 사용자가 직접 학습시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고, 원하는 성능의 모델을 만들어 사 davelogs.tistory.com 1. 학습데이터 생성 학습데이터 생성 단계는 앞에서 말한 것과 같이 TextRecognitionDataGenerator라는 오픈소스 프로젝트를 이용할 것이다. 해당 프로젝트와 관련된.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 이번에는 EasyOCR에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 신경망 모델이 아닌, 사용자가 직접 학습시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고, 원하는 성능의 모델을 만들어 사용하는 과정을 정리해 보았다. 이전에 또 다른 오픈소스 기반의 유명한 Tesseract OCR을 이용하기 위한 신경망 모델 학습 및 사용과 관련된 내용은 아래 포스트를 참고하기 바란다. [Development/OCR] - Tesseract OCR 4.x 모델 학습하기 (1) Tesseract OCR 4.x 모델 학습하기 (1) Tesseract에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 학습모델이 아닌 사용자가 직접 학습시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고 원하는 성능의 모델을 만들.. Tesseract OCR 사용하기 (with command line tools on Ubuntu) Tesseract 4.x 학습하기 포스트를 작성하려다 잘못된 방법으로 진행하는 바람에 이 포스트를 작성하게 됐다. 기왕에 설치한 패키지이니 테스트나 해 보자 싶었던 내용을 작성했기에, 조금 부실한 내용이지만 Windows에서 진행했던 것보다는 훨씬 간단하게 Tesseract-OCR을 맛볼 수 있었던 것 같다. 참고로, 모든 과정은 Ubuntu 20.04에서 진행했다. 1. Tesseract-OCR 설치 및 설치 확인 # Tesseract 4.x 설치하기 $ sudo apt install tesseract-ocr $ sudo apt install libtesseract-dev # Tesseract 4.x 설치 확인 $ tesseract --version # Tesseract 사용하기 $ Tesseract .. Tesseract OCR 4.x 모델 학습하기 (2) 이전 포스트에 이어서 학습데이터를 준비하고 실제 학습하는 과정을 진행해 보겠다. 참고로, 아래 이전 포스트는 Tesseract OCR 엔진의 신경망 학습을 위한 준비 과정을 서술한 것이다. 2021.05.04 - [Development/OCR] - Tesseract OCR 4.x 학습하기 (1) Tesseract OCR 4.x 학습하기 (1) Tesseract에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 학습모델이 아닌 사용자가 직접 학습 시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고 원하는 성능의 모델을 만들어 사용할 수 있 davelogs.tistory.com 2. 학습데이터 준비 학습에 필요한 데이터를 다음과 같은 구조로 변경한다. - ~ (root) - tesseract (tesse.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
