Pythonでデバイスを制御しよう 第2回：プッシュボタンを扱う(2) 誤動作の原因となるチャタリングを防止する | Device Plus - デバプラ
プッシュボタンを扱う(1) Pythonでプッシュボタンを扱うには 「プッシュボタンを扱う」のパート2では、タクトスイッチなどのボタンを扱う際に誤動作の原因となり得るチャタリングについて解説します。 ラズパイなどのマイコンボードに人間の意思を伝えるためにプッシュボタンは欠かせません。プッシュボタンは、指で押せばラズパイに信号を伝えられるシンプルな部品であり、今さら説明の必要もないでしょう。ところがこのボタン、プログラムから見れば厄介な存在で、注意しなければ誤動作の原因となってしまいます。 この原因の一つが「チャタリング」と呼ばれる現象です。安定した動作が求められる電子機器ではチャタリング対策は必須です。 今回は「チャタリングとは何か？」と基本的なことから、ソフトウェアで行える対策について解説します 本記事ではプッシュボタンにタクトスイッチを使用します。タクトスイッチは小型で入手性も良く、基
Raspberry PiでSIMの電波強度を測定する - Qiita
概要 LTEのSIM通信で電波がぎりぎり届く場所の電波強度を測定する必要が発生し、先ずは電波環境の良い自宅でRaspberry Piを使ってSIMの電波強度を測定したので、その結果をまとめてみました。 環境 今回用意したSIMはドコモのエリアをカバーするSORACOMのplan-Dです。 機材は以下の構成で試験しました。 ・Raspberry Pi3 ＋ LTE通信モジュール（4GPI） ・Raspberry Pi4 + USBモデム（MS2372-607） OSはいずれもRaspbianですが、Raspberry Pi3の方は4GPI用の4gpi-buster-lite-20200612.zipを用いて、最新の状態にアップデートして利用しました。 Raspberry Pi4 + USBモデム（MS2372-607）環境構築例 4GPI利用の例は省略し、一般的なUSBモデムの環境構築例を簡
Raspberry Pi (ラズパイ) にAnaconda (Berry Conda) をインストールする方法
Pythonのインストール Pythonをインストールするのには、Anacondaというディストリビューションを使うと便利です。 Anaconda にまつわる用語を整理してみました。 Conda (コンダ)とは Conda (コンダ) は、Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/ C++、FORTRAN等のパッケージマネージャー、パッケージ管理ツールです。 オープンソースであり、Windows、macOS、Linuxに対応しています。 Condaは単体ではインストールされず、Anaconda、Anacondaエンタープライズ、Minicondaといったパッケージに含まれています。 ↓Condaの公式サイトはコチラ ・https://conda.io/ Anaconda (アナコンダ)とは Anaconda (アナコンダ) は、Python、および
マインクラフト － Raspberry Pi公式ドキュメントを日本語訳
マウスのスクロールホイール(もしくはキーボードの数字を使用して) でクイックドローパネルからアイテムを選択することができます。 もしくは、Eを押して、インベントリから何かを選択することができます。 スペースバーをダブルタップすることで空中を飛ぶこともできます。 スペースバーを離すと飛ぶのが止まり、もう一度ダブルタップすると、地上に戻ります。 手に剣を持っているとき、目の前のブロックをクリックすると、それを消す(もしくは掘る)ことができます。 そしてブロックを手にもっているとき、右クリックで目の前にブロックを配置することができ、 左クリックでブロックを消すことができます。 プログラミングインターフェース マインクラフトの起動中、ワールドが生成された後、Tabキーを 押すことでゲームからフォーカスをはずして、マウスを解放してください。 Pythonウインドウを開き、ウインドウが隣同士になるよう
Raspberry PiでPINTOさん謹製「TensorFlowLite-bin」を使ってお手軽に爆速エッジコンピューティング - Qiita
Raspberry PiでPINTOさん謹製「TensorFlowLite-bin」を使ってお手軽に爆速エッジコンピューティングRaspberryPiTensorflowLitePINTO PINTOさんの「TensorflowLite-bin」を使ってみる 最速にして、最狂。ビルドジャンキーのPINTOさん。最速を目指して、日夜TensorFlowのビルドに励んで、バイナリをみんなに提供し続ける素晴らしい方です。いつも凄いなと思ってみていたものの、Qiitaの記事を読んだだけで震えてしまい、ほとんどその恩恵にあずかれていませんでした。 そんなPINTOさんの凄さを少しでも感じるために、PINTOさんが作ってくださった成果物を簡単に試してみる方法をまとめました。この凄さを広めないのは、世の中の損失と思い使命感（？）をもって記事書きました。 今回使用するのは、PINTOさん謹製のリポジトリ「
Raspberry PiとPythonでsakura.ioを使ってみる(前編) | さくらのナレッジ
はじめに さくらのナレッジ編集部の法林です。 筆者はさくナレの編集に携わる傍ら、さくらインターネットの各種サービスを社外に紹介する仕事をしています。紹介するサービスは多岐にわたりますが、その中の1つに当社のIoTプラットフォームサービスsakura.ioがあります。sakura.ioはセミナーなどで話をするよりも実際に使ってみてもらった方が理解しやすいだろうということで、体験入門的なハンズオンセッションを多数実施しています。 そんな中で先日、「sakura.ioをRaspberry Piにつないで、Pythonのプログラムで操作するハンズオンセッションをやってほしい」という依頼を受けました。sakura.io体験ハンズオンの内容はかつてさくナレに書きましたが(「IoTの世界に触れてみよう！『sakura.io体験ハンズオン』へのお誘い」)、ArduinoやNode-REDを使って実習してい
Raspberry Pi4とCoral USB Acceleratorで行う機械学習 - Qiita
はじめに 本記事はエッジデバイスで機械学習を行う方法として、Raspberry Pi4とCoral USB Acceleratorの導入手順についてまとめています。 Raspberry Pi4は現行機種の最新世代になります。CPUやメモリ性能が大幅に向上し、USB3.0にも対応しています。 Coral USB AcceleratorはGoogleがエッジデバイスで機械学習を行うために開発したGoogleの専用ASICです。 この専用ASICはEdge TPUと言われ、エッジで推論を行うことに特化したTensorFlow Liteのフレークワークが利用できます。なお、TensorFlow Liteのフレークワーク以外はサポートしていません。また、Coral USB Acceleratorの性能を最大限に発揮するためには、USB3.0の接続が必要です。要約するとCoral USB Accele
ラズパイ x Arduino x Unity x HMDで簡易的なテレイグジスタンス体験をする - ゆべねこの足跡
今回は夏休み中に趣味兼研究目的で作っていた簡易的なテレイグジスタンス体験ができる装置の紹介をしたいと思います。 目次 テレイグジスタンスとは? システム構成 実行環境 作業 ステップ1: ラズパイのカメラモジュールの映像を配信する ステップ2: ラズパイが配信している映像をUnityで受信する ステップ3: HMDの角度をサーボモーターで扱える値に変換してラズパイに送信する。 ステップ4: Unityから送られてきたサーボモーターの角度データを受信してArduinoに送信する ステップ5: ラズパイから送られてきたデータを処理してサーボを制御する ステップ6: 全体テスト まとめ エラーなど C#でのUdpClientについて Python2系と3系でのpyserialの違い 参考 テレイグジスタンスとは? Wikipediaによると以下のように書かれています。 テレイグジスタンス（英:
Alexaのスキル作成支援にRaspberry Pi でPythonベースのソフトウェアとサンプルプロジェクトを利用する
皆さんはアレクサを体験済みですか？ Raspberry Pi とは一見して関係が無さそうに思えるAmazonEchoとそのサービスは、Echoスキルの開発として実はAmazonが推奨しています。 先日のセールにてRaspberry Pi と連携させるべくAmazonEchoShow5を購入しました。 ツールキットを利用してRaspberry Pi で開発していければと思っています。 Alexa Gadgets Toolkit Amazonはカスタムインターフェイスの開発支援するために、Raspberry PiとPythonベースのソフトウェアを使用してガジェット（スキル）の構築ガイドとしてサンプルプロジェクトをオンラインで公開しています。 Alexa Voice Service Developer Console Echoデバイスで動作するガジェットを作成することになります。 そのためには
RaspberryPi + Python3でPyaudioとdocomo音声認識APIを使ってみる - Qiita
はじめに 昨年RaspberryPiを購入したが多忙な日々ですっかり放置してたので、何かしたいなと思っていたのでPythonで音声認識の実装にチャレンジしました。 プログラムは普段全く触ることがなく（今まで使った事があるのはVBAくらい）、Pythonは１ヶ月ほど前に初めて触ったという超初心者なのでお見苦しいとは思いますがご容赦ください。（備忘録を兼ねて投稿） ちなみになぜPythonかと言うと、音声認識に興味を持つ→ググったらPythonでAPIを利用するというコードがいくつも出てきたので、よし、じゃあやってみよう！というなんとも単純な考えからです（笑） 他のプログラムはよく知りませんが、Pythonは文法がシンプルで覚えやすい、可読性が良いから初心者向けということらしいので、私みたいな人間にはありがたい限りです。 参考サイト RaspberryPiのマイクで録音した音声をテキスト化する
Raspberry Piで自宅にかかってきた電話番号をLine通知してみた - Qiita
年末のAmazonサイバーマンデーにのせられて、RaspberryPiキットをポチってしまったのです。せっかくなので、何かに使えないかということで、冬休みの宿題に取り組みました。 うちは共働きなので、家の固定電話にかかってきた電話が全部留守番電話に溜まり、気が付くと10件以上になっていることも。電話がかかってきたときに通知してくれれば、必要に応じて折り返しできるなということで、家電にかかった電話をLine通知するようにしてみました。 #環境や前提条件 Raspberry Pi 3 Model b+：アマでポチってしまったやつ。実際はキットで買いました。ABOX Raspberry Pi 3 Model b+ ラズベリーパイ 3 b＋【2018新型】 光電話：うちはBiglobe光電話ですが、NTT回線の光電話で借りている宅内ルータがPR-400KIというやつでした #宅内ルータの設定 宅内
Intel Movidius + TensorFlowでRaspberry Piでもサクサク画像認識 - karaage. [からあげ]
Intel Movidius（Movidius Neural Compute Stick NCS）とは Intelが出したAIに特化したプロセッサです。これをつければ、Raspberry Piでもサクサクとディープラーニングでの画像認識が動くという優れものです。「欲しいなぁ」と思い悩んでいたら、ディープラーニングおじさんがポイっとくれたので、早速夜中に家でゴソゴソ試してみました。 Movidius Neural Compute Stick - NCS ニューラル ディープラーニング USB スティック 出版社/メーカー: Intelメディア: Personal Computersこの商品を含むブログを見る また、カメラは、Open CVから呼び出しやすいUSBのWebカメラを使います。私が使ったのは、以下ですが多分どの機種でも大丈夫だと思います。 【2012年モデル】ELECOM WEBカ
![Intel Movidius + TensorFlowでRaspberry Piでもサクサク画像認識 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5353882dc21b192e2d698f41d6eb0032bb54ba5b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180516%2F20180516223453.jpg)
Raspberry PiのPythonライブラリはpipよりapt-getで入れるのが断然早い - karaage. [からあげ]
Raspberry PiのPythonライブラリに関して Twitterでつぶやいたら、意外に知らない人が多そうだったので、自分へのメモも兼ねて記事にしておきます。 ラズパイって、pythonライブラリpipから入れるとビルドから始まるものが多いので、apt-getでパッケージで入れた方が良いものがたくさんあるの意外に多くの人が知らないのかも。自分もずっと気付かなかったし。numpy、pandas、OpenCVあたりはインストール時間、数時間単位で変わってくるはず— からあげ (@karaage0703) 2018年9月25日 Raspberry PiのPythonライブラリは、pipで入れる方法とapt-getで入れる方法の2つあって、apt-getで入れる方が断然早いです。pipだとビルドから始まってしまうことが多いので、非常に時間がかかるんですよね。詳しい理由はわかりませんが、Arm
![Raspberry PiのPythonライブラリはpipよりapt-getで入れるのが断然早い - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ad790dd78c936d38f8d2eb0256360a313006692/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.user.blog.st-hatena.com%2Fdefault_entry_og_image%2F13239%2F1531150570465621)
Donkey® Car
An opensource DIY self driving platform for small scale cars. RC CAR + Raspberry Pi + Python (tornado, keras, tensorflow, opencv, ....) Build your own toy car that can drive itself.Drive your car with your phone or laptop.Record images, steering angles & throttles.Train neural net pilots to drive your car on different tracks.Race your car in a DIY Robocars race. ®You can make almost any RC car s
GPIO Zero: a friendly Python API for physical computing - Raspberry Pi
Physical computing is one of the most engaging classroom activities, and it’s at the heart of most projects we see in the community. From flashing lights to IoT smart homes, the Pi’s GPIO pins make programming objects in the real world accessible to everybody. Some three years ago, Ben Croston created a Python library called RPi.GPIO, which he used as part of his beer brewing process. This allowed
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Raspberry Pi 3＋Amazon Rekognition＋webカメラで顔認証付き監視カメラを作る #AWS #RaspberryPi #python #AmazonRekognition - クリエーションライン株式会社
https://projects.raspberrypi.org/en/projects/getting-started-with-mu
ラズベリーパイのPython3(IDLE)を使って簡単なLチカをする方法
Raspberry Pi ZeroでIoTプラレールを作ってみよう～PythonとAzureでWebアプリから制御する
プログラミング学習とScratch raspi python