ついに完成! アナログな7セグの4桁。 これを背中に背負って、街中を歩いては歩数を数えてみたいし、 年が変わる瞬間を、このアナログな7セグで過ごしてみたいし、 暗証番号の入力に応用して、大切なモノを、その中に保管したい。 是非… https://t.co/5SrDhUgKKQ
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ソースコード #include <stdio.h> #include <bcm_host.h> /* required to use bcm_host_get_peripheral_address() */ #include <fcntl.h> /* required to use open(), close(), usleep() */ #include <sys/mman.h> /* required to use mmap(), munmap() */ #define BLOCK_SIZE (4096) /* マッピングするメモリサイズ(4KByte) */ #define GPIO_OFFSET (0x00200000) /* see p.91 of dataseet */ #define GPFSEL0 (0x00) /* GPFSEL0 Address下位1byte */ #d
はじめに センシンロボティクスでは、ロボティクス+AIの力により社会課題を解決する業務のデジタル化を推進しています。耐用年数が長い設備ではアナログメーターが依然として多く使われており、設備点検業務のデジタル化にはまずはアナログメーターの自動読み取りが必要となります。 撮影条件を工夫したり閾値を調整したりと、従来の画像処理では苦労が耐えませんが、ディープラーニングを使って簡単にこれを実現したい!ということで、物体検出アルゴリズムのYolo V5を使って7セグLEDの自動読み取りを実現してみました。 環境 Intel Core i7-8700K 48GBメモリ GTX 1080Ti PyTorch 1.7.0 Yolo V5 学習データセット まずは学習データセットを準備します。Raspberry Piに7セグLEDディスプレイを接続し、乱数を表示して撮影するプログラムを作成します。 参考:
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