실시간 스트리밍 데이터를 효율적으로 처리하고 필터링하는 강력한 애플리케이션입니다.

빌드버전 다운로드
https://drive.google.com/file/d/1j6hMPa1un8TR8fsX2P9NtMW6TSgmluGy/view?usp=drive_link

• 소개
• 특징
• 설치
• 사용법
• 구성
• 기여
• 라이선스

Real-time-Streaming-Filter는 다양한 스트리밍 데이터 소스에 대해 강력한 실시간 필터링 기능을 제공하는 애플리케이션입니다. 여러 필터 기준을 지원하며, 최소한의 지연 시간으로 고처리량 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.

• 실시간 처리: 웹캠과 같이 실시간으로 전송되는 영상을 필터링할 수 있습니다.
• 객체 및 얼굴 인식: YOLO와 DLIB을 사용하여 사람의 얼굴과 객체를 인식하고 모자이크 처리를 적용할 수 있습니다.
• 사용자 정의 필터: 사용자가 원하지 않는 객체나 인물을 모자이크 등으로 필터링할 수 있으며, 필터링 항목을 설정하고 관리할 수 있습니다.
• 다양한 입력 및 출력: 웹캠, 동영상 파일, 이미지 파일 등 다양한 입력 소스를 지원하며, 필터링된 영상을 화면에 출력하거나 파일로 저장할 수 있습니다.
• UI를 통한 간편한 설정: 웹캠 실시간 필터링, 동영상 파일 필터링, 사진 필터링 기능을 UI를 통해 선택할 수 있으며, 세부 설정을 관리할 수 있습니다.
• 예외 처리 및 경고: 기능별 예외 발생 시 경고문을 출력하여 사용자에게 알립니다.
• 필터링 이미지 등록: 사용자가 원하는 필터링 이미지를 등록하고 선택할 수 있으며, 블러의 강도, 크기, 형태를 조절할 수 있습니다.
• 효율성: 객체 추적 및 작은 객체 탐지를 위한 이미지 사이즈 조정과 타일링을 통해 더 정확한 인물 탐지 및 필터링을 수행합니다.
• 화면 녹화: 실시간 영상에서 화면 녹화를 할 수 있으며, 사용자가 지정한 영역을 녹화할 수 있습니다.
• 실용성: 방송인의 사생활 보호와 법적 문제를 피할 수 있도록 실시간 야외 방송 콘텐츠에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
• 경제성: 검열 작업의 자동화를 통해 시간과 자원을 절약할 수 있으며, 효율적인 방송 진행이 가능합니다.
• 미리보기 기능: 사용자가 필터링된 이미지나 영상을 미리 확인할 수 있습니다.
• 간편한 설치: 별도의 환경 설정 없이 실행할 수 있도록 Installer를 제공합니다.

• Python 3.10.6 이상

• Python 3.10.6 이상
• CUDA Toolkit
• cuDNN
• CMake

1. 저장소를 클론합니다:

   git clone https://github.com/your-username/real-time-streaming-filter.git
   cd real-time-streaming-filter

2. 가상 환경을 만들고 활성화합니다: (선택)

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 윈도우에서는 `venv\Scripts\activate` 사용

3. CUDA 버전에 맞는 PyTouch를 설치합니다.
   https://pytorch.org/get-started/locally/

   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   혹은
   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

4. 필요한 패키지를 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

5. 빌드를 위한 추가 요구 사항을 확인하고 설치합니다:

   • CUDA Toolkit 설치 가이드
   • cuDNN 설치 가이드
   • CMake 설치 가이드

1. 애플리케이션을 시작합니다:

   python main.py

2. 자세한 프로그램 사용 방법은 Wiki를 참조하세요.
   https://github.com/ImGdevel/Real-time-Streaming-Filter/wiki