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概要 M5StickVには、WifiやBlueToothなどの通信機能が付いていません。そこで、WifiやBlueToothと接続する機能のあるM5StickCとつなげてみました。M5StickVとM5StickCとをGroveポートで繋ぎ、M5StickVとM5StickCとでUART通信できるようにしました。 機材 M5StickV RISC-Vとニューラルネットワークプロセッサ（KPU）搭載のK210を内蔵したAIカメラです。 https://www.switch-science.com/catalog/5700/ M5StickVの開発環境は、maixpyを使いました。 https://maixpy.sipeed.com/en/ M5StickC ESP32を搭載した小型のM5Stackです。 https://www.switch-science.com/catalog/5517/

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ##はじめに この記事は以下の超人気記事をインスパイアしています。 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 巷ではAIとか自動運転とか急に盛り上がりだして、SLAMいっちょやってみるかー、と手をだしたものの全く中身がわからず（カルマンフィルタの数式みても脳みそが詰む）、そうか僕には自動運転向いてなかったんだ、と白い目でプリウスを眺めている人がいたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 （なお、この記事にDeep Learningは含みません。） ##対象 カルマンフィルタ/

目次 1.OpenPoseを動かしてみた。 2.OpenPoseチュートリアルのソースコードを読む。 3.WindowsでOpenPoseを動かしてみた。 4.OpenPoseのFace Estimationを動かしてみた。 5.OpenPoseのHand Estimationを動かしてみた。 目的 UbuntuでOpenPoseを動かしてみたに続き、Windows版OpenPoseが公開されたため WindowsでOpenPoseのデモを動かす手順を説明する。 OpenPose: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 環境 以下の環境で動作確認した。 ・Windows10 (64bit) ・CUDA-8.0 ・cuDNN v5.1 ・Python2.7.13 GPU:NVIDIA GeForce GTX1050

目次 1.OpenPoseを動かしてみた。 2.OpenPoseチュートリアルのソースコードを読む。 3.WindowsでOpenPoseを動かしてみた。 4.OpenPoseのFace Estimationを動かしてみた。 5.OpenPoseのHand Estimationを動かしてみた。 背景 CVPR2017で発表された、DeepLearningを使った、単眼カメラでのスケルトン検出アルゴリズムが、OpenPoseという名称でライブラリ化・公開されました。 早速、Ubuntu(1404)で、OpenPoseのPose Estimationを動かしてみたので、手順を解説します。 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 上記画像ソースは、［ ぱくたそ（www.pakutaso.com）］様のフリー写真素材を使用し