1. 개발기록

• yolo format Dataset convert to coco format
  번호판 detect 할 때, 번호가 순서대로 출력되지 않음.
  해결하기 위해서 이미지에 bbox 좌표가 필요한데 현재는 yolo 형식이라서 이것을 coco 형식으로 바꾸는 게 먼저라고 생각됨.
  coco형식으로 바꾸고나면 x, y 위치를 알 수 있기 때문에 이미지에서 x 순서대로 detect 한 문자를 뽑아내면 될 것같음.
  yolo를 coco 형식으로 바꿀 때, yolo를 진행한 이미지가 필요함!
  이미지의 width와 height를 사용하는데, yolo 형식의 x, y, w, h에 대해서 계산을 해줘야한다.

 file_path = '1.txt'
 with open(file_path, 'r') as f:
        data = f.readlines()
        for d in data :
            d = d.split(' ')
            w = float(d[3]) * img_width
            h = float(d[4]) * img_height
            x = float(d[1]) * img_width - (w / 2)
            y = float(d[2]) * img_height - (h / 2)

            draw = ImageDraw.Draw(image)
            draw.rectangle((x, y, x+w, y+h))
            image.show()
            exit()

yolo 형식의 txt 파일 전체에 대해서 진행해도 제대로 잘 박스치는 것을 확인

2. 느낀점

 easy OCR을 썼던 것을 yolov5 모델로 교체했다.. 근데 걸리는 시간이 두배가까이 된다... 허허
 이미지를 넣어주면 잘 detect 하는 것까지 확인했는데... 시간이 오래 걸리는 게 아쉽다ㅠㅠ
 시간이 많이 안 걸리려면 car랑 plate도 문자들과 같이 라벨링하면 모델을 하나만 불러와서 가볍겠지만 이미 지나간 버스..
 이왕 detect.py 사용해본거... yolov7 모델로 바꿔볼 수 있으면 바꿔봐야겠다.. detect도 잘되고 빠르다고 했으니...
 내일은 영상에서 detect 하는 부분이랑 고도화 부분을 좀 더 진행해봐야겠다.