ラズパイのカメラに写った映像をリアルタイムでTensorFlow Liteで推測する
ラズパイにカメラを接続してカメラに写った物体をTensorFlow Liteで分類して物体名を画面に表示するサンプルプログラム。機械学習をさせるにはパワーが不足気味なラズパイの様なマシンでもCoral USB AcceleratorをUSB接続すれば十分な速度で動画の画像分類が可能という事なので試してみることにした。
ラズパイにカメラを接続してカメラに写った物体をTensorFlow Liteで分類して物体名を画面に表示するサンプルプログラム。機械学習をさせるにはパワーが不足気味なラズパイの様なマシンでもCoral USB AcceleratorをUSB接続すれば十分な速度で動画の画像分類が可能という事なので試してみることにした。
Image classification(画像分類)は読み込んだ画像に何が写っているのかを推測して確率(%)で表してくれる。画像分類はiNaturalistの鳥のデータセットで学習されたモデルを使用しているので基本的には鳥の識別を行うサンプルとなっている。
ラズパイにも使えるQuimat 3.5インチタッチスクリーンを試した時の備忘録。小さなペンが付属していてタッチスクリーンに対応している。ラズパイに接続した時のGPIOがバイパスしているので使用できる。但しSPIは使用不可。タッチスクリーンの設定にちょっと戸惑ったので参考になればと思い記事にした。
先日レゴ・マインドストームEV3✕Chainer(実践! Chainerとロボットで学ぶディープラーニング)の記事がTwitterのタイムラインで流れてきた。ライン画像をカメラモジュールで読み取って事前に学習、学習済みのモデルを使ってラインの角度を予測している。フレームワークはChainerを使用している。
以前にRaspberry Piによる監視カメラのプログラムを作成したのだが、電源オン時のプログラムの自動起動にsystemdを使った。その時に調べた事を備忘録として記事にしておく。尚、検証環境はラズパイOS(Ubuntuベース)となっている。
教育用レゴマインドストームEV3の基本セットで3種類の自動ドアを作成した。書籍「The LEGO MINDSTORMS EV3 Idea Book」を参考にさせてもらっている。
温湿度モジュール(DHT11)のより詳しい説明。データシートとGitHubにアップされているDHT11用のモジュール__init__.py を見比べて分かったことを記事にしている。DHT11がどのようにして温湿度の数値を信号にしてOutputしているのかを中心に書いている。
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