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この記事を読むと、Google Cloud PlatformのAPIの設定から、スプレッドシートの読み込みや書き込みを知ることができます。 pythonでデータ処理と書き込みを自動化すれば、自動更新されたデータが共有できることでしょう。 Googleアカウントが必要ですので、無い方は用意しておいてください。 サンプルコード GCPでのAPI設定 GDriveやスプレッドシートのAPIをGCPで有効にしていきます。 GCPについて GCPはGoogleCloudPlatformの略です。 AmazonのAWSやIBM Cloud、WindowsのAzureと同じクラウドサービスです。 サーバーが簡単に構築できたり、AIの処理の実装などを手伝ってくれます。 まず、GCPにアクセスします。 >> Google Cloud Platform プロジェクトの作成 GCPではプロジェクト単位で使うサー
ダウンロード 下記のリンクよりダウンロードします。 >>Python Releases for Windows pythonのバージョンは好きなものを選び、その中から 「Windows embeddable package (**-bit)」 を選びます。バージョンはStable Releasesから選べばOKです。 ダウンロードしたら、適当にフォルダを作成して、その中に解凍したフォルダを入れます。 解凍したフォルダは長ったらしいので、python-3.*.*とか短くしましょう 先に書いておくと、最終的なフォルダ構成は下記のようになります。 環境の設定 いくつかファイルを作成、追加して、開発しやすい環境にします。 python consoleを動かすバッチファイル 解凍したpythonを入れているフォルダに二つのバッチファイルを作成します。 これがないと使えないというわけではないですが、作
この、きゅうり仕分けAIを真似して、ピーマン検知AIを作ってみました。 *ピーマンの品質(傷、痛み)などは検出しておらず、位置とサイズ(幅、高さ)の検出です。 このきゅうり農家の例のように、AI導入してみようと思った時、従来の画像処理と比較して、 どちらが 楽/面倒 で できる/できない かは検討しておいた方が良いと思います。 ここら辺も踏まえて、ピーマン検知AIを作っていきます。 この記事では、AIの作り方は説明せずに、作り方は別記事に書きたいと思います。
アノテーション アノテーションにはLabelImgを使用。Macだとvottでアノテーションしたデータが出力できなかった。 https://github.com/tzutalin/labelImg インストール方法使い方などは、上記か、他のサイトを参照いただいて、ここでは説明を省きます。 使い方は下記のようにシンプルです。vottよりわかりやすいです。 アノテーションした結果が、To GoogleDriveのannotatedに入っているファイルになります。 GoogleDriveにデータ移動 GoogleDriveに適当なフォルダを作成します。 私の場合Colab Notebooksの中にPiman2のフォルダを作成 To GoogleDriveのデータをフォルダごと作成したフォルダに移動 GoogleColaboratoryで学習 GoogleColaboratoryで、ファイル>ノー
Jetson nanoに(まだまだ未熟な)AIをのけて、赤ちゃんの状態を検知できるようになったので とりあえずシンプルなところから 状態を検知して、LINEにメッセージを送ってくれるようにしたいと思います。 Line Developerのフリープランは1000通/月のメッセージの制約があるので、 下記の条件でメッセージを送る予定です。 8,12,18時:定期的なメッセージを送信 泣いた時等:特定の状態を検知するたびにメッセージ
### ライブラリ読みこみ import cv2 import time import threading import datetime import signal import os from ftplib import FTP from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw import scipy.io import scipy.misc import numpy as np import argparse import pandas as pd import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Input, Lambda, Conv2D from keras.models import load_model, Model from
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