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はじめに BlenderでUDP通信してサーバーにCubeの色情報を送ってみましょう 開発環境 UDPクライアント Windows 11 PC Blender 3.5.0 UDPサーバー Windows 10 PC Python 3.9 導入 1．同一のWiFiに接続しておく 2．UDPサーバー側のプログラムを作成し、実行 サーバーを起動し、BlenderからのCubeの色情報を取得、コンソールに表示します import socket # ソケットを作成する sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # サーバーアドレスを設定する server_address = ('192.168.0.212', 5005) # ipconfigでIPアドレスを確認 sock.bind(server_address) # データを受信

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import argparse import math from pythonosc import dispatcher from pythonosc import osc_server if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--ip", default="127.0.0.1", help="The ip to listen on") parser.add_argument("--port", type=int, default=9001, help="The port to listen on") args = parser.parse_args() dispatcher = dispatcher.Dispatcher() dispatcher.map("/*"

はじめに 熊本のGTFSリアルタイムが公開されたので、Pythonで取得してみましょう。 こういう便利なものが作れちゃいます。 最寄りのバス停にバスがあと何分で着くかだけを表示するものなんだけど、1番よく使う#熊本 #MaaS #M5Stack #GTFS pic.twitter.com/pjmSrhtCe0 — がちもとさん@メタバース熊本 (@sotongshi) December 16, 2021 開発環境 Windows PC Python 3.6 gtfs-realtime-bindings 実装 1．gtfs-realtime-bindingsをインストールします

from google.cloud import vision import io import os import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image def detect_text(image): """Detects text in the file.""" client = vision.ImageAnnotatorClient() content = cv2.imencode(".png", image)[1].tostring() tmp = vision.Image(content=content) response = client.text_detection(image=tmp) texts = response.text_annotations if response.e

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実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box Cartoonizationやーる（Windows10、Python3.6）Python画像処理OpenCVDeepLearningGAN はじめに 実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box-Cartoonizationをやってみました システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 導入 White-box Cartoonizationをクローンします。 White-box Cartoonization用の環境を作成します。 $ conda create -n wbc python=3.6 $ conda activate wbc $ cd White-box-Cartoonization-master $ pip insta

はじめに 実写をアニメ風に変換してくれるAnimeGANをやってみました。 システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 CUDA 9.0 導入 AnimeGANをクローンします。 animegan用の環境を作成します。 $ conda create -n animegan python=3.6 $ conda activate animegan $ pip install tensorflow-gpu==1.8.0 $ pip install tqdm $ pip install scipy $ pip install opencv-python $ cd AnimeGAN-master AnimeGAN-masterにdatasetを置きます。 Haoyao-styleの中身をc

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HoloLensアドベントカレンダー2019の5日目の記事です。 HoloLens2を一般の方が入手するのは先になりそうなので、今できることとしてMRTKv2を用いてHoloLens1開発を進めていきたいなと思います。 今日は、MRTKv2のExamplesにあるHandInteractionExamplesと新しいシーンを作成して、豆腐（Cube）を表示してみましょう。 開発環境 HoloLens 1 Unity 2018.4.2f1 MRTK v2.0.0 Visual Studio 2017 (2019) Unity Hub 2.2.1 Unityプロジェクト作成 １．Unity Hubをインストールします ２．新規作成からテンプレートの「3D」を選択、プロジェクト名を入力し、作成をクリックします ３．Unityの画面が表示されたら完了です パッケージのインポート MRTKv2.0.

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? HoloLens2が発表されましたね！ 視野が２倍以上に広がり、見た感じ軽く、重心も中央に寄り、心地よさ３倍！w ジェスチャやアイトラッキング、ハンドトラッキングなど、驚く機能が公開されました。ヘルメットも開発されてるし、レンズを上にあげることもできるし、Dynamics365 Guidesなど、嬉しいことばかりでしたね！値段は3500ドル。Azure Kinectも気になりますね！早く欲しい！ Azure Mixed Realityの3つの機能も発表されました。 Azure Spatial Anchors ・・・マルチデバイス間でアン