Pepperハンズオン まとめ [Tech-Circle#7] - Qiita
本記事は Tech-Circle#7 Pepper ハンズオン 勉強会の内容です。 はじめに 勉強会で必要な情報については、本記事にリンクをまとめています。ハンズオン中、各記事へのリンクは本ページを参考にしてください。 この勉強会へのイベントページ Pepperハンズオン勉強会について Softbankの感情認識ロボットPepperのハンズオン勉強会を行います。 Pepperには様々なカメラ、マイク、センサが搭載されており、それらセンサから収集したデータを活用してパターン認識などの機械学習を行います。Pepperが人物の年齢、性別推定、表情認識するアプリを開発しましょう。 Pepperをクラウドとつないで賢くするハンズオンです。 Google Speech APIや、ReKoginition APIなどのweb APIをつかって音声認識や、画像認識した結果をPepperに喋らせます。 事前
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Pepper開発に向けて、Pythonを理解する。-Pythonボックス入門編- - Qiita
#前書き PepperやNAOの開発をするにあたって、Pythonの知識は必須といえるでしょう。 そこで、簡単にですが、NaoqiにおけるPythonボックスの説明をしたいと思います。 #開発環境 機種名 : MacBook Pro OS : Yosemite 10.10.3 プロセッサ名 : Intel Core i5 2.6 GHz メモリ : 16 GB グラフィック : Intel Iris 1536MB Choreographe : 2.3.1 #本題 ##Pythonボックス ###Pythonボックスとは まずはPythonボックスについて簡単に説明したいと思います。 Pythonボックスは、ボックスライブラリの以下のところにあります。 なければ虫眼鏡マークから検索かけてください。 [Programming]->[Template]->Pythonボックス input : "
Pythonボックスの考え方 (Pepper TechFes技術セッション) - Qiita
ChoregrapheとPython ここまでのチュートリアルで、Choregrapheに用意されているさまざまなボックスについて見てきました。ボックスだけでもさまざまなアプリケーションを実現できますが、Pythonを用いてAPIに直接アクセスすることで、さらに多くのことを実現することができます。 Pepper Tech Festival 2014 の技術セッションでは、Pythonを利用する方法の一つとして、Pythonボックスについて紹介しました。このチュートリアルでは、Pythonボックスの考え方について概要を説明します。 なお、Choregrapheにおいて使用するPythonのバージョンは2.7です。Pythonの基本的なチュートリアルについては、 http://docs.python.jp/2/tutorial/ などを参照してください。また、APIドキュメントの参照方法は バ
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