やりたいこと2020年に以下の記事で、Raspberry PiにAmazon Alexaをインストールする記事を掲載しました。あれから3年、Raspberry PiのOSはRaspbianからRaspberry Pi OSへ進化し、Alex
家・育児・家事のスマート化の備忘録です。Raspberry Piを使った防犯カメラ(動画配信、動体検知・Line通知、顔検知・顔認証、Alexa搭載)、Alexaを使った声で予定を書き込めるスマート卓上カレンダーの作り方などを紹介しています
PCやRaspberry Piのコマンドラインから、Alexa(Amazon Echo)を自在に喋らせる方法をまとめました。
Raspberry Piで、オリジナルの学習モデルを使った物体検出(オリジナルモデルを用いた物体検出編)[4/4]
オリジナルの学習データを使って、Raspberry Piで物体検出を行う方法を全4回でまとめます。第4回目の最終回は、オリジナルのモデルを使ったTensorFlow Lietによる物体検出の方法をまとめます。
「ブログリーダー」を活用して、naka-kazzさんをフォローしませんか?
やりたいこと2020年に以下の記事で、Raspberry PiにAmazon Alexaをインストールする記事を掲載しました。あれから3年、Raspberry PiのOSはRaspbianからRaspberry Pi OSへ進化し、Alex
今回は、FireHD8タブレット(第10世代)を使って『声で予定を書き込める』デジタル卓上カレンダーを作ってみました。背景に綺麗な写真を表示できるので、リビングのインテリアとしてもいい感じです。
使わなくなったAndoridタブレット(2018年製)で写真のようなデジタル卓上カレンダーを作ってみました。背景に綺麗な写真を表示できるので、リビングのインテリアとしてもいい感じです。また、タブレットはPCのようなものなので、カレンダーの表示だけでなく、時計や天気予報も表示できるので便利です。
はじめに最近はコロナで旅行にも買い物にも行けないし、ずっと家にいる人も多いのではないでしょうか?そんな時だからこそ「おうち時間」を充実させましょう!家のテレビ、使わない時はどうしていますか?私は電源を切っています。はい、当然ですよね。でも、
Raspberry PiにLineageOSというAndroidの派生OSをインストールし、さらにOpenGAppというPlayストアの代替をインストールして、Raspberry PiでAndroidアプリを動作させる方法をまとめます。
PCやRaspberry Piのコマンドラインから、Alexa(Amazon Echo)を自在に喋らせる方法をまとめました。
オリジナルの学習データを使って、Raspberry Piで物体検出を行う方法を全4回でまとめます。第4回目の最終回は、オリジナルのモデルを使ったTensorFlow Lietによる物体検出の方法をまとめます。
オリジナルの学習データを使って、Raspberry Piで物体検出を行う方法を全4回でまとめます。第3回目は、Raspberry PiへのOSやTensorFlow Liteのインストールなどの環境準備の方法をまとめます。
オリジナルの学習データを使って、Raspberry Piで物体検出を行う方法を全4回でまとめます。第2回目は、Google colabを使った、TensorFlow学習データの作成です。
オリジナルの学習データを使って、Raspberry Piで物体検出を行う方法を全4回でまとめます。第1回目は、IBM Cloud Annotationsを使った、教師データの作成です。
AWS EC2でDeepStreamやCUDA,CUDA対応のOpenCVなどGPU系の処理を行う場合の環境構築方法を備忘録としてまとめます。
オリジナルの学習データを使って、Jetson nanoで物体検出を行う方法を全5回でまとめます。連載の最終回は、学習済モデルSSD Mbilenet v2 cocoを使った物体検出と、オリジナルの学習モデルを使った物体検出の方法をまとめます。
オリジナルの学習データを使って、Jetson nanoで物体検出を行う方法を全5回でまとめます。連載の4回目は、DeepStream SDKに付属のモデルを使って物体検出を試してみます。また、DeepStreamアプリへの出力形式・入力形式の変更方法も紹介します。
オリジナルの学習データを使って、Jetson nanoで物体検出を行う方法を全5回でまとめます。連載の3回目は、Jetson nanoにJetPackを使ってOSやCUDAをインストールし、物体検出に必要なDeepStreamやTensorflowなどのソフトウェアをインストールしていきます。
オリジナルの学習データを使って、Jetson nanoで物体検出を行う方法を全5回でまとめます。連載の2回目は、Google Colabを使ってTensorflowの学習モデルを作成していきます。
Mac Book Proに内蔵されているカメラを使って、撮影した動画をGStreamerを使って、Kinesis Video Streamsに配信する方法をご紹介します。
Jetson nanoからAmazon Kinesis Vide Streamに動画を配信するために、GStreamer用のkvssinkプラグインをコンパイルし、AWS上でKinesis Video Streamsを設定する方法をまとめています。
広い範囲を撮影したい場合に利用する魚眼レンズですが、魚眼レンズで撮影した動画は四隅が歪んでしまいます。今回はJetson nanoに搭載のGPU(CUDA)を使って、魚眼レンズの歪み補正処理をリアルタイム(4K@30fps)でできるか検証してみました。
広範囲の画像を撮影したい時に利用する魚眼レンズですが、撮影した画像は歪んでしまいます。今回は、Gstreamerのcameracalibrateエレメントを用いて魚眼レンズの歪みを補正する方法をご紹介します。
防犯カメラなど、広範囲を撮影したい時には魚眼レンズを利用するのが便利です。しかし、魚眼レンズで撮影した画像は外側が歪んでしまうので、画像の補正処理が必要です。OpenCVを使って簡単に魚眼レンズの補正処理を行う方法をまとめます。
今回は、FireHD8タブレット(第10世代)を使って『声で予定を書き込める』デジタル卓上カレンダーを作ってみました。背景に綺麗な写真を表示できるので、リビングのインテリアとしてもいい感じです。
使わなくなったAndoridタブレット(2018年製)で写真のようなデジタル卓上カレンダーを作ってみました。背景に綺麗な写真を表示できるので、リビングのインテリアとしてもいい感じです。また、タブレットはPCのようなものなので、カレンダーの表示だけでなく、時計や天気予報も表示できるので便利です。