Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その13。TensorFlow.jsでMNISTリアルタイム推論してみる
ディープラーニングの勉強第13弾で、TensorFlow.jsを使って、ブラウザで手書き数字MNISTのモデルをリアルタイム推論してみました。かなり高速です。カメラ動画はM5Cameraを使用しました。
Canvas
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M5Stack ngrokによるBasic認証M5Cameraサーバーの映像をGoogle Colaboratoryに表示させてOpenCVで画像処理させてみた
Basic認証有りのngrokサーバーを使い、Google Colaboratory上にM5Cameraの動画ストリーミング表示させ、Canvas映像をOpenCVで画像処理する実験です。CORSエラー解消が大変でした。
ESP8266 ( ESP-WROOM-02 ) WROOM から温度湿度センサー値を スマホ ストリーミング 表示
ESP-WROOM-02 ( ESP8266 )単体をArduino化して 温度 湿度 センサー の DHT11 と シリアル通信させ、センサーの値を スマホ ブラウザ へ Wi-Fi で Server-Sent Events使って表示させました。センサー値はテキスト数値表示と HTML の Canvas 要素を使ってグラフィック表示させ、データーロガー的にスクロールさせてます。
Arduino Canvas で残像効果を出して、アナログメーターっぽい表示(ArduinoからAndroidへServer-Sent Events使用)
ArduinoとEthernetShield2を使ってスマホブラウザにオーディオメーターをストリーミング表示させ、JavaScriptのCanvas要素を使って残像効果を出すとアナログメーターっぽいことができました。Server-Sent Events使ってます。
Arduino メーターをスクロールしてみました(ServerSentEvents使用from Arduino)
ArduinoとEthernetShieldを使ってServer-Sent Eventでストリーミング通信のスマホブラウザオーディオレベルメーターを横方向スクロールさせると、データロガー的にオモシロイ表示になりました。
Arduino Arduinoの電圧をiOSやAndroidブラウザにグラフィック表示(Server-Sent Events,Canvas使用）
Arduinoのアナログ入力の電圧値をServer-Sent Eventsを使ってスマートフォンのブラウザにデータを送り、JavaScriptのCanvas要素を使うととてもキレイなグラフィック表示ができます。けっこうリアルタイムで追従してくれます。