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１．はじめに ２．C++版OpenCVにおける画像データ ３．Python版OpenCVにおける画像データ ４．ZeroMQを利用したプロセス間通信 ５．C＋＋からPythonへの交換 ５．１: 送信側C＋＋プログラム ５．２: 受信側Pythonプログラム ６．PythonからC++への交換 ６．１: 送信側Pythonプログラム ６．２: 受信側C++プログラム まとめ １．はじめに 弊社では社長を含めてメンバーの中で一番年上の林です。新卒で業務系ソフトウエア開発会社にエンジニアとして入社したのち、海外での寄り道を経由して、ビジネス番組を衛星放送およびインターネットに配信している会社にて番組企画・プロデューサーとして働いた後、現在は縁あってFuture Standardにて主にRaspberry Piを利用したシステムの開発を行ってます。エンジニア歴としては、UNIXを利用したC言語系
SCORERで使えるアルゴリズムに強力なラインナップが追加されました ふつうのカメラで姿勢・骨格検知が行えるOpenposeのご紹介です。 このアルゴリズムはオープンソースなので、プログラマの方であれば試したことがある方もいらっしゃるでしょうし、最近のビジネス展示会界隈でもよくみるようになっている非常に強力なテクノロジーです 【オープンソースのgithubはこちら】 GitHub - CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose: OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, and hands estimation 人間の頭、腕、腰、足の位置、手指の関節、そして顔の目・輪郭などのパーツ位置が細かく比較的正確にわかるので、人間のいろいろな行動を分析すること
～ HTTP ではないマイクロサービスのすゝめ ～ この記事では、IoT の世界で旬の Raspberry Pi3 上に、ZeroMQ と Python を使った分散システムを構築し、フォグ・コンピューティングを疑似体験してみたいと思います。 長くなってしまったので、記事を分けました。前編は、フォグ・コンピューティングと ZeroMQ の紹介です。 １．フォグ・コンピューティングって何？ ２．ZeroMQ 入門 ２．１．ZeroMQ のメリット ２．２．ZeroMQ のインストール ２．３．Pub-Sub パターンで通信してみる pub_server.py sub_client.py 動かしてみる（その１） ２．４．サーバとクライアントを逆にしてみる pub_client.py sub_server.py 動かしてみる（その２） ２．５．Python vs. バイナリデータ ２．６．マルチ
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