USB電源 分解
最近, いろんなものから電源を確保する手段を探しています.
USBを分解して配線を見てみました.
複雑かと思いきや, 4種類の接点があるのみで思った以上にシンプル.
そのうち, 左右の端が5Vの+-になっている模様.
ので.
上記写真のようにオーディオミニジャックの口をつけてみた.
そして最近ハマっているUV LEDをつけて
こんな感じに光るライトを作ってみました.
LEDにかぎらず取り外しが自在になるように, と思ってオーディオミニで接続したけど, まぁ普通にUSBハブでいいよな.
秋月で50円なので, そっちのがローコストですね.
あとで購入したら分解しよう.
ちなみに, 4種類の組み合わせはだいたいこんな感じでした:
-&+1(赤): 5V
-&+2(白): 2.6V
-&+3(緑): 2V
sipsで画像のフォーマット変換, Mac, Terminal
sips -s format png test.jpg --out test.png
for i in [filename]; do sips -s format [image type] $i --out [destination]/$i.[extension];done
for i in *.jpeg; do sips -s format png $i --out Converted/$i.png;done
webから画像をダウンロード
tensorflowで学習させる画像を手に入れよう思い, pythonのコードを色々試すもなかなかうまくいかなかった.
目的: google画像検索の結果をダウンロードしたい
requests
requests
で単品のダウンロードはできたんだけど, 一気にダウンロードするにはhtmlの解析の必要あり.
urllib, beautifulSoup4
urllib, beautifulSoup4もなぜかうまく行かず.
automator
をやってみたけど,
- リンク先の画像が何故かダウンロードできない
- 途中で落ちる
- 貼ってある画像をダウンロードのモードにするとサムネイルなので画像が小さい
- いちいちsafariを開くのが面倒くさい
- 画像が一度に25個しかダウンロードできなかった
という感じであんまり使い勝手が良くなく...
で
今からhtmlのソースを解析するコードを自作で書くのも面倒だった
(そもそも今やりたいことはそれではない)
ので, どうしたものかと思ってたんですが, 結局
この方
shimarisu.webcrow.jp
のがよさそうです.
元はwin, linux用トのことですがMacでも動いてます.
tensorflowうまくいきそう
前回 ksumiya.hatenablog.com は, tensorflowがうまくいかないとか言ってました.
が.
原因は初歩的なミスで, train.txtとtest.txtの中のファイル名と実際のファイル名が整合していませんでした.
opencvで読み込みerrorが出るのはそれは当たり前だわな...
というわけで, 1) kivantium.hateblo.jp
2) qiita.com
の御二方のページを参考に,
"とりあえず動いた"
まではたどり着きました.
(1)さんのlabel predicitionは
python main.py in/*.png
といった感じで複数の画像のlabelを一気に処理してくれる.
もちろん1つずつの画像でもおk
学習データが適当なので, prediction判定は微妙な気がする.
でも合ってそうな雰囲気はある.
ので, これから学習データを集めたりしてみますかねー
あとは他の言語とのすりあわせだなー
DBPOWER USB内視鏡を買ってみた[返品するかも > 一応使える]
DBPOWER USB内視鏡
- 出版社/メーカー: DBPOWER®
- メディア: エレクトロニクス
- この商品を含むブログを見る
結論: 微妙
焦点距離が十数cm程度までというのはまだわかる
LEDライトの明度調整がUSB端子側にあって実用の際に使いづらいのもまぁわかる
解像度1600*1200にすると画像の遅延が激しいのも勿論わかる
問題は, USBの端子がめっちゃゆるいということです....
接続するのがかなり大変で, 場合によってはずっと抑えてないとダメかも.
もしくは一度接続できたらカメラを絶対に動かさないとか.
...
それはもはや内視鏡の要件を満たしていない.
というわけで返品しようかという案が最有力です.
追記
USBハブを噛ませたら安定したのでとりあえずこれでいきます
画像学習テスト: tensorflowが上手くいかない
club360でVRのイベント(東京会場)
iflyer.tv
に来てるんだけど.
本会場は岐阜なんだけど.
これは東京会場だと完全に参加無意味なイベントだったんじゃないかという気がしてならない....
そんなわけで, リモートで仕事をした後に, 現在の案件であるtensorflowの学習に移った.
そういう意味では, とてもきれいなクラブだし, free wifiが入るし, いい感じのDJによる爆音のBGM, 素晴らしいDJによるカッコイイ映像に囲まれながら作業できるというのは, そこらのカフェにまさる快適さだ.
とても...よい.
で, tesnorflowを試してみてるんだけど.
画像を覚え込ませて, Aと認識するかBと認識するか...みたいなののモデル(?)を作ろうと思ってる.
とてもわかり易かったので, こちら
を参考(途中から全コピペ)したのだけど, 現状うまく行かず....
うまく行かなかったのは, この方の
実際に訓練する 実際に訓練を行う部分がこれです。コメントをたくさんつけておいたので見れば分かると思います。
の下にあるcodeです.
これを
learn_and_precision.py
とでも名前を付けて
python learn_and_precision.py
として実行したけどうまくいかないぞ....という現状です.
もちろん
python2 > 3のprintとかは直してるし,
画像も正方形のやつを食わせているし,
test.pyとtrain.pyのラベルの書き方もたぶん合ってると思うんだけど....
どうやらopencvがうまくいっていないらしく,
OpenCV Error: Assertion failed (ssize.area() > 0) in resize, file /Users/jenkins/miniconda/0/3.5/conda-bld/work/opencv-3.1.0/modules/imgproc/src/imgwarp.cpp, line 3229
Traceback (most recent call last):
File "learn_and_precision.py", line 159, in <module>
img = cv2.resize(img, (28, 28))
cv2.error: /Users/jenkins/miniconda/0/3.5/conda-bld/work/opencv-3.1.0/modules/imgproc/src/imgwarp.cpp:3229: error: (-215) ssize.area() > 0 in function resize
とエラーがでます.
じゃあとりあえず画像を本当に28*28にしちゃって,
img = cv2.resize(img, (28, 28))
をコメントアウトしてみたんだけど, それもうまく行かず.
Traceback (most recent call last):
File "learn_and_precision.py", line 161, in <module>
train_image.append(img.flatten().astype(np.float32)/255.0)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'flatten'
と言われてflattenで怒られている模様.
んー, もう少しちゃんと読む必要があるのかな.
眠いのでご飯食べて一旦帰宅しますかね...
おやすみなさいー
logicoolのwebcamを分解してみた
某ガジェット開発のためにUSBカメラが欲しかったのだが, どうやって組んでいいかがわからなかったので, もうつかわない予定のlogicoolのwebcamを分解してみた.
型番がわからないんだけど, こういうやつ:
(といっても分解前に写真を撮り忘れたので, 分解後のものだけども)
"分解"の予定が, なかなかうまくいかず, 結局, 破壊になってしまった.
その破壊後がこちら:
正面
後ろ
基盤とchipにLogicoolの文字が.
さすが.
オクテット基盤, 美しい.
カメラ
カメラのレンズ部分(黒いプラスチックのやつ)は基盤の裏のネジを外せば取り外し可能.
ただし, 外すとCMOS(?)センサーが基盤に直付けされているので速攻で閉じてネジ止めして戻しました.
センサーを裸にするのは怖いわ.
予想ではカメラユニット的になってて取り外しとか延長が可能だと思ってたんですが, そうはうまくいかないみたいすね.
別のもっと単純そうなところを延長しようかな...
ボタン(?)
なんだろう, このボタン. たしかに破壊する前から丸いボタンがあったけど, そもそも何の制御をしてくれるのかがわからないので真相は闇のままにしておこう.
マイク
圧電マイクですかね?
マイクつきのwebカメラだったのでついてました.
以上.
終わりに
分解(破壊)作業楽しかったです.
ご飯食べてから次の作業に入りたいと思いますー
