Canvas

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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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