ラズパイにつけるUSBカメラについて調べてみました。 ラズパイには公式カメラモジュールとUSBカメラをつけることができて、複数台のカメラを搭載することができます。ただし、全部をフルパワー全開で利用するには、電源的にもCPU的にもディスクアクセス的にも厳しいものがあったりするので、用途に応じて切り替えをしながら使う必要があります。きちんと使うためには、いろいろ調べとかないとなぁ、と思ったのがきっかけです。 ということで、手元にUSBカメラが4台あったので、それぞれ1台ずつラズパイにつけてみました。それについて簡単に調べたことを記録しておきます。UVC（USB video device classまたはUSB video class）対応のカメラであれば認識して使えるようです。 USBデバイスが認識されているかを調べるにはlsusbを使います。C270の場合は、下記のようにすればわかります。

There are several ways to perform vehicle detection, tracking and counting. An easy way to do vehicle detection is by using Haar Cascades (please, see Vehicle Detection with Haar Cascades section). Currently, I don't have a tutorial about it, but you can get some extra information in the OpenCV homepage, see Cascade Classifier page. Another way to do vehicle detection is by using Background Subtra

iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 public let CIDetectorTypeFace: String public let CIDetectorTypeRectangle: String public let CIDetectorTypeQRCode: String public let CIDetectorTypeText: String Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてない

I'm sure by now you know that I have released a book and a couple of videos on Flask in cooperation with O'Reilly Media. While the coverage of the Flask framework in these is fairly complete, there are a small number of features that for one reason or another did not get mentioned much, so I thought it would be a good idea to write articles about them here. This article is dedicated to streaming,

Raspberry Piのカメラモジュールを使ったストリーミングの覚え書きです。 環境 Raspberry Pi2 ModelB （raspbian-Jessie・Node.js v4.2.4） PLANEX 無線LAN子機 (USBアダプター型) GW-USNANO2A (FFP) Raspberry Pi カメラモジュール Raspberry Pi Camera Board Raspberry Pi カメラモジュール専用　Blackケース mjpg-streamer Raspberry Piであまり手間を掛けずにストリーミングしたい場合はlinuxのフリーソフト「mjpg-streamer」を利用するのがオススメです。 jacksonliam/mjpg-streamer - GitHub こちらのブログの手順がエラーもなく実行出来ました。 Cloud Piをつかってみました。（カメラモ

Raspberry Pi のカメラモジュールを使って顔認識をしてみた忘備録です。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4　/ node.js v6.8.1) Raspberry Pi カメラモジュール Raspberry Pi Camera Board Raspberry Pi カメラモジュール専用　Blackケース パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア カメラモジュールの写真をsocket.ioで送信する 以前こんな風に試してみました。 Raspberry Pi のカメラモジュールとNode.jsで写真を撮る - Qiita Raspberry Pi のカメラモジュールとNode.jsでストリーミング - Qiita どちらも撮影した画像をクライアントサ

Raspberry pi からの動画ストリーム 前回 netcat というソフトウェアを使って、Raspberry pi カメラで撮った動画を PC へストリームする方法を書きました。 Rasberry pi で 動画ストリーム - teemaxの日記 しかしここで、上記事のように動画を PC にストリームするだけではなく、ついでに何かしらの"処理"も施したい、なんて思いました（例えばストリーム動画から顔検出したり）。 そこで今回はストリームした動画を Python コードに取り込んで処理できるようにするところまで書きたいと思います。 Pythonに取り込むには netcat で送られてくるストリーム動画を PC 側の Python に取り込むためには ffmpeg というプレイヤーを使います。 ffmpeg には -image2pipe というパイプ出力用のオプションがあり、これが役に立

きっかけ 2017/05/08に僕が勤務するgifteeオフィスが移転しました。 新しいオフィスではソファー席やファミレス席など、 いろいろなタイプの共有スペースが増えました。 https://www.wantedly.com/companies/giftee/post_articles/64703 そこで、どのタイプの共有スペースがどれくらい利用されているか把握したい との要望があがってきたため、利用状況の取得方法について検討することにしました。 検討 利用状況の把握に人感センサーや、感圧センサーなどの使用も候補にあがりましたが、 人感センサーでは人数まではとれなさそうなこと、 感圧センサーでは席ごとにセンサーが必要になってしまうため、 共有スペース毎に定期的に写真を撮影して、そこに写っている人数を計測する方法にしました。 人数解析方法 画像から人数の取得については機械学習フレームワーク

Tutorials by Adrian Rosebrock on May 25, 2015 That son of a bitch. I knew he took my last beer. These are words a man should never, ever have to say. But I muttered them to myself in an exasperated sigh of disgust as I closed the door to my refrigerator. You see, I had just spent over 12 hours writing content for the upcoming PyImageSearch Gurus course. My brain was fried, practically leaking out

概要 Webカメラを利用してRaspberryPiでライブ配信を行います。 ライブ配信はmotion、avconv(旧ffmpeg)などで行うこともできますが、この記事ではMJPG-streamerを利用します。 使用機器 Raspberry Pi: Raspbian(2014-12-24) Webカメラ: DS-3DW300 BK/WH 100円均一で投げ売りされていたWebカメラを大量に購入していたので、今回はそれを有効活用しました。 MJPG-streamer MJPG-streamerについて MJPG-streamer | SourceForge.net Motion JPEG - Wikipedia JPEG形式の画像を連続で表示することで動画にするMotion JPEGという形式があり、MJPG-streamerはWebカメラの動画をその形式に変換してHTTPで配信を行ってく

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はじめに 最近、Raspberry Pi 3 と CSI 接続の標準カメラモジュールを入手しました。 せっかくカメラも入手したので、カメラで撮影した動画をリアルタイムで、できれば遅延を減らして高fpsでブラウザから閲覧したいなと思って色々方法を試してみたので、まとめてみます。 なお Raspberry Pi 3 の OS は Raspbian Jessie が前提となります。 $ uname -a Linux raspberrypi 4.4.45-v7+ #954 SMP Fri Jan 27 19:06:40 GMT 2017 armv7l GNU/Linux

mjpg-streamer, motion, ffmpeg の三種類が代表的なアプリだそうだ． mjpg-streamer というアプリを使うと簡単らしいのでそれを採用した． http://www.teslasassistant.com/?p=97 を参考にしてそのまま実行した． PC からの USB 給電で電流が足りなくてカメラが使えなかったり本体の電源が落ちたりすることがあるらしいのでセルフパワー USB ハブを使った． セルフパワー USB ハブって高いのね． あとで PC の USB ポートからの給電で動かしたら動いたので，給電力不足じゃなかったかもしれない． 用意したもの Wheezy Raspbian を導入した Raspberry pi USB カメラ(uvc 対応*1のもの) セルフパワー USB ハブ USB-MicroB ケーブル ちなみに Elecom UCAM-DL