From b571a279c284cfa8ded1f88f9b012f55ff8c2d18 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ocogeclub Date: Sun, 19 Nov 2023 22:26:52 +0900 Subject: [PATCH] 2023-11-19_22-26 --- htdocs/2022-05-16_tf-janken/index.html | 4 +- htdocs/2023-11-20_oled/index.html | 25 +++ htdocs/assets/img/oled_iamacat_block.webp | Bin 0 -> 26432 bytes htdocs/assets/img/oled_square_block.webp | Bin 0 -> 47406 bytes htdocs/assets/img/ssd1306_ja.webp | Bin 0 -> 71826 bytes htdocs/assets/img/ssd1306_square.webp | Bin 0 -> 13044 bytes htdocs/index.html | 2 +- htdocs/index.json | 7 + htdocs/page/2/index.html | 2 +- htdocs/page/3/index.html | 2 +- htdocs/pico-intro/index.html | 161 +++++++++++++++++--- htdocs/sitemap.xml | 1 + htdocs/tags/index.html | 2 +- htdocs/tags/オコゲ/2/index.html | 2 +- htdocs/tags/オコゲ/index.html | 2 +- htdocs/tags/デスクトップアプリ版/index.html | 2 +- htdocs/template copy/index.html | 125 +++++++++++++++ htdocs/template/index.html | 25 +++ src/posts/2022-05-16_tf-janken.md | 27 ++-- src/posts/2023-11-20_oled.md | 37 +++++ src/posts/img/oled_iamacat_block.webp | Bin 0 -> 26432 bytes src/posts/img/oled_square_block.webp | Bin 0 -> 47406 bytes src/posts/img/ssd1306_ja.webp | Bin 0 -> 71826 bytes src/posts/img/ssd1306_square.webp | Bin 0 -> 13044 bytes src/posts/pico-intro.md | 19 --- src/posts/template.md | 12 ++ 26 files changed, 391 insertions(+), 66 deletions(-) create mode 100644 htdocs/2023-11-20_oled/index.html create mode 100644 htdocs/assets/img/oled_iamacat_block.webp create mode 100644 htdocs/assets/img/oled_square_block.webp create mode 100644 htdocs/assets/img/ssd1306_ja.webp create mode 100644 htdocs/assets/img/ssd1306_square.webp create mode 100644 htdocs/template copy/index.html create mode 100644 htdocs/template/index.html create mode 100644 src/posts/2023-11-20_oled.md create mode 100644 src/posts/img/oled_iamacat_block.webp create mode 100644 src/posts/img/oled_square_block.webp create mode 100644 src/posts/img/ssd1306_ja.webp create mode 100644 src/posts/img/ssd1306_square.webp delete mode 100644 src/posts/pico-intro.md create mode 100644 src/posts/template.md diff --git a/htdocs/2022-05-16_tf-janken/index.html b/htdocs/2022-05-16_tf-janken/index.html index bcc1746..e423384 100644 --- a/htdocs/2022-05-16_tf-janken/index.html +++ b/htdocs/2022-05-16_tf-janken/index.html @@ -1,5 +1,5 @@ -『オコゲ』でぐーちょきぱーを機械学習 | おこげ俱楽部

『オコゲ』でぐーちょきぱーを機械学習

2022年5月16日
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Raspberry Pi 専用デスクトップアプリ『オコゲ』は、Raspberry Pi の GPIO に直接アクセス1することができます。また、特定のモジュールに対応した専用ブロック2も用意されています。
ここでは、デスクトップ版『オコゲ』の目玉機能のひとつ、GPIO と TensorFlow.js3 を使った「機械学習体験」をご紹介いたします。

タマちー

機械学習?目玉焼きの?

ミミィ

目玉機能ね!目玉といえるかどうかは保証できないけど、機械学習はコンピュータ界隈で今もっともホットな話題のひとつではあるわね!

機械学習による画像分類(ぐーちょきぱー)

一言で機械学習といっても、その内容は多岐に渡ります。『オコゲ』が実装するのは「画像の分類」です。
今回は赤外線アレイセンサ(サーマルカメラ)でとらえたじゃんけんのハンドポーズ(ぐー・ちょき・ぱー)を Raspberry Pi で学習してみることにしましょう。

ぐーちょきぱーがわかるタマちー

なんかゲームとか作れそうですね。Raspberry Pi とあっちむいてほいとか勝てそうにないですね!

機械学習とは

機械学習とは、データを分析する方法の1つで、データから、「機械」(コンピューター)が自動で「学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法。近年では、学習した成果に基づいて「予測・判断」することが重視されるようになった。機械学習 | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)

Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総研の文章を引用してみました。 機械学習は「人工知能(AI)」を実現するためのデータ分析技術の1つで、人間や動物が経験を通して自然に学習するのと同様のことをコンピュータでもやろうというものです。 本来コンピュータは高速で正確な演算が得意な半面、あまり融通が利きません。例えば、従来のコンピュータに「四角」という図形を教えるとすると

これは四角

うん

これも四角

うん

これは?

四角

じゃあこれは?

…?
見たことない形だヨ

すでに覚えたものと全く同じ「正方形」は認識できても、教わっていない「長方形」は理解できません。
機械学習の仕組みを組み込んだシステムでは同じように教える(学習させる)と

これは?

たぶん四角

この「たぶん」が重要で、この場合、コンピュータは正方形と平行四辺形から「四角」という図形の特徴を 自分で勝手に 見つけ出し、長方形がその特徴を持っていると判定して「90%の確率で四角」などと答えます。このように学習したデータを使用して新しいデータに対して予測や判断を行うことを「推論」といいます。

AMG8833 8×8 赤外線アレイセンサ (Grid-EYE)

クリックで拡大

Grid-EYE(AMG8833) は、Panasonic が開発した縦横8ピクセル(64画素)の赤外線センサ(サーマルカメラ)です。I2C接続で利用することができ、記事トップのカバー写真のような簡単な回路で温度データを取得できます。温度データは64画素それぞれの温度で、次のようなものです。

13.25,13.25,18,16.75,16.5,15.75,14.25,12.25,12.75,14,20,20,19.25,17.25,15.25,13.25,14,15.25,21,22,21.25,19.75,15.25,13.25,15,19.25,22,22.5,21.75,19.25,14.25,13,14.75,20.75,23.25,23.25,22.5,17,13.75,13,14.5,18,23,23.5,21.75,15.25,13.25,12.5,14.5,15.75,21.25,23.5,20,15,13.5,13.25,18.25,17.75,21.75,24,20.75,15.25,14.5,14
-

これを温度によって色付けして描画することで次のような画像を得ることができます。

見えないし

20倍に拡大してみました。これでも何が映っているのかなんとなくわかりますが、スムージングをかけることで少し見やすくなります。

手と言われれば、手。ちなみに左下のちょっとだけ赤い部分は、筆者の頭が写り込んだものです。最初、天井に温度が高い部分があるのかと思って上を見たりしていましたw

ところで、こんな感じの映像をどこかで見たことがありませんか?
そう、これ です。まさか Joy-Con にサーマルカメラが内蔵されていようとは。テレビCMを見て「おおお…」などと一人で盛り上がっていたのは内緒です。そのほか距離センサなどが同時に使用できるようになっている様子。ジャイロも入っているしホンマどえらいコントローラーやでぇ…

やってみる

プログラムは以下のようなものです。

※ボタンの作成など、本質に関係のない一部のブロックは折り畳み/省略しています。

センサで取得した画像はキャンバスに表示されるのようになっているので、これを「なし(手がかざされていない状態)」「ぐー」「ちょき」「ぱ」の4つのボタンを使って分類します。
キャンバス上の画像に対する推論は常時実行されていて、結果はマスコットキャラクターの横の吹き出しに表示されます。

学習を行う様子は動画をご覧ください。

  1. 何も学習していない状態では「undefined」が表示される。センサーに手をかざしてじゃんけんの形を作っても反応なし
  2. 手をかざさない状態を「なし」ボタンをクリックして学習させる(このとき画面には「じゃんけん…」と表示)
  3. 同様にして「ぐー」「ちょき」「ぱ」を学習。いずれも2回クリックで正しい推論をするようになった。念のため3回クリック
  4. その後はハンドポーズを正しく答えることができるようになる

なんということでしょう。たった3×4=12回のクリックでぐーちょきぱー判別の機械学習ができてしまいました。上のプログラムでは使われていませんが、学習したデータを保存・復元するブロックもありますので、育てた学習データを他のプログラムから呼び出して利用することができます。

ちょっと詳しく

『オコゲ』では機械学習ライブラリとして、Google が開発した TensorFlow (テンサーフロー)を利用しています。Google がこれをオープンソースとして公開したことで、機械学習を誰もがすぐに利用できるようになりました。Google 側もわかりやすいチュートリアルを用意したりして普及に余念がありません。

しかし、機械学習を一からやろうとすると、大量(画像何千枚とかのレベル)のサンプルデータとそれを学習するための高い処理能力を持つコンピュータ、そして膨大な学習時間が必要です。Raspberry Pi のような非力な子はお呼びではありません。理論も難解で(テンソル って何さ?)、「ばあさんや、なんか流行りらしいからちょっと齧ってみようかね」というわけにはなかなかいきません。先人が作った機械学習のデータ(モデルと呼びます)を利用するという手もありますが、応用がききません。犬種を分類する学習済みモデルを猫に使うことはできないからです。

そこで考案されたのが「転移学習 (Transfer Learning)」です。ある分野ですでに学習済みのモデルを別の分野での推論に転用して、少ないサンプルデータと学習時間で成果を出そうという手法です。『オコゲ』の機械学習ブロックは、この転移学習を利用して簡単お手軽に機械学習を行うことができるようになっています。

今回のような「手のポーズの認識」であれば、そのまま使える学習済みモデルとして、Webカメラを使った MediaPipe Handpose (またはこっち )も利用できるだろうと思いますが、当たり前だけど手にしか反応しない(前述の「応用がきかない」)のと、Webカメラなので Raspberry Pi である必要がない、なにより「学習をさせる」という面白みがないのでここでは扱うのをやめました。サーマルカメラを使ったここで紹介したやり方なら、ちょっと離れたところから上半身が映るようにして例えば 「ヤングマン」のポーズ の認識などもできるかもしれません。

ポーズをとるのが恥ずかしくて試してないんですって!

誰も見てやしないのにね…

注釈

1. pigpio デーモンを利用するので厳密には直接ではないが...
2. 2022年5月現在、センサー専用ブロックは次の通り。
● 赤外線アレイセンサ(サーマルカメラ)AMG8833
● ジェスチャーセンサー PAJ7620
● 温湿度気圧センサー BME280
● 有機ELディスプレイ (SSD1306)

3. TensorFlow.js は、JavaScript 上で利用できる TensorFlow 実装。
TensorFlow といえばプログラム言語は Python が定番だが、Raspberry Pi では最新の TensorFlow を使おうと思うと、できないこともないようではあるものの、環境構築やインストールなど、少々敷居が高い。ありていに言うと、面倒くさい。TensorFlow.js は、それ自体が JavaScript で書かれているため、ブラウザ上の JavaScript から簡単に扱うことができ、導入の手間もほとんどかからない。スクリプト言語で書かれているが故の速度的な問題も WebAssembly バックエンド (wasm) でほぼ解決。そのまま使えるいくつもの有用な学習済みモデル があらかじめ用意されているうえ、AI に触れたことのない Webフロントエンジニアを意識しているようで、初学者向けの平易なドキュメントも充実している。「画像の転移学習」にはステップバイステップの丁寧なチュートリアル まで存在する。『オコゲ』を Blockly + Electron で開発してきたのは、もしかしたらこのためだったんじゃないかと思うほどの、あつらえたかのような環境であった。正味の話、前述の転移学習チュートリアルがなかったら機械学習ブロックの導入は諦めてたかもしれない。サンキューグーグル。

『オコゲ』でぐーちょきぱーを機械学習

2022年5月16日
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Raspberry Pi 専用デスクトップアプリ『オコゲ』は、Raspberry Pi の GPIO に直接アクセス1することができます。また、特定のモジュールに対応した専用ブロック2も用意されています。
ここでは、デスクトップ版『オコゲ』の目玉機能のひとつ、GPIO と TensorFlow.js3 を使った「機械学習体験」をご紹介いたします。

タマちー

機械学習?目玉焼きの?

ミミィ

目玉機能ね!目玉といえるかどうかは保証できないけど、機械学習はコンピュータ界隈で今もっともホットな話題のひとつではあるわね!

機械学習による画像分類(ぐーちょきぱー)

一言で機械学習といっても、その内容は多岐に渡ります。『オコゲ』が実装するのは「画像の分類」です。
今回は赤外線アレイセンサ(サーマルカメラ)でとらえたじゃんけんのハンドポーズ(ぐー・ちょき・ぱー)を Raspberry Pi で学習してみることにしましょう。

ぐーちょきぱーがわかるタマちー

なんかゲームとか作れそうですね。Raspberry Pi とあっちむいてほいとか勝てそうにないですね!

機械学習とは

機械学習とは、データを分析する方法の1つで、データから、「機械」(コンピューター)が自動で「学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法。近年では、学習した成果に基づいて「予測・判断」することが重視されるようになった。機械学習 | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)

Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総研の文章を引用してみました。 機械学習は「人工知能(AI)」を実現するためのデータ分析技術の1つで、人間や動物が経験を通して自然に学習するのと同様のことをコンピュータでもやろうというものです。 本来コンピュータは高速で正確な演算が得意な半面、あまり融通が利きません。例えば、従来のコンピュータに「四角」という図形を教えるとすると

これは四角

うん

これも四角

うん

これは?

四角

じゃあこれは?

…?
見たことない形だヨ

すでに覚えたものと全く同じ「正方形」は認識できても、教わっていない「長方形」は理解できません。
機械学習の仕組みを組み込んだシステムでは同じように教える(学習させる)と

これは?

たぶん四角

この「たぶん」が重要で、この場合、コンピュータは正方形と平行四辺形から「四角」という図形の特徴を 自分で勝手に 見つけ出し、長方形がその特徴を持っていると判定して「90%の確率で四角」などと答えます。このように学習したデータを使用して新しいデータに対して予測や判断を行うことを「推論」といいます。

AMG8833 8×8 赤外線アレイセンサ (Grid-EYE)

クリックで拡大

Grid-EYE(AMG8833) は、Panasonic が開発した縦横8ピクセル(64 画素)の赤外線センサ(サーマルカメラ)です。I2C 接続で利用することができ、記事トップのカバー写真のような簡単な回路で温度データを取得できます。温度データは 64 画素それぞれの温度で、次のようなものです。

13.25,13.25,18,16.75,16.5,15.75,14.25,12.25,12.75,14,20,20,19.25,17.25,15.25,13.25,14,15.25,21,22,21.25,19.75,15.25,13.25,15,19.25,22,22.5,21.75,19.25,14.25,13,14.75,20.75,23.25,23.25,22.5,17,13.75,13,14.5,18,23,23.5,21.75,15.25,13.25,12.5,14.5,15.75,21.25,23.5,20,15,13.5,13.25,18.25,17.75,21.75,24,20.75,15.25,14.5,14
+

これを温度によって色付けして描画することで次のような画像を得ることができます。

見えないし

20 倍に拡大してみました。これでも何が映っているのかなんとなくわかりますが、スムージングをかけることで少し見やすくなります。

手と言われれば、手。ちなみに左下のちょっとだけ赤い部分は、筆者の頭が写り込んだものです。最初、天井に温度が高い部分があるのかと思って上を見たりしていました w

ところで、こんな感じの映像をどこかで見たことがありませんか?
そう、これ です。まさか Joy-Con にサーマルカメラが内蔵されていようとは。テレビ CM を見て「おおお…」などと一人で盛り上がっていたのは内緒です。そのほか距離センサなどが同時に使用できるようになっている様子。ジャイロも入っているしホンマどえらいコントローラーやでぇ…

やってみる

プログラムは以下のようなものです。

※ボタンの作成など、本質に関係のない一部のブロックは折り畳み/省略しています。

センサで取得した画像はキャンバスに表示されるのようになっているので、これを「なし(手がかざされていない状態)」「ぐー」「ちょき」「ぱ」の4つのボタンを使って分類します。
キャンバス上の画像に対する推論は常時実行されていて、結果はマスコットキャラクターの横の吹き出しに表示されます。

学習を行う様子は動画をご覧ください。

  1. 何も学習していない状態では「undefined」が表示される。センサーに手をかざしてじゃんけんの形を作っても反応なし
  2. 手をかざさない状態を「なし」ボタンをクリックして学習させる(このとき画面には「じゃんけん…」と表示)
  3. 同様にして「ぐー」「ちょき」「ぱ」を学習。いずれも2回クリックで正しい推論をするようになった。念のため3回クリック
  4. その後はハンドポーズを正しく答えることができるようになる

なんということでしょう。たった 3×4=12 回のクリックでぐーちょきぱー判別の機械学習ができてしまいました。上のプログラムでは使われていませんが、学習したデータを保存・復元するブロックもありますので、育てた学習データを他のプログラムから呼び出して利用することができます。

ちょっと詳しく

『オコゲ』では機械学習ライブラリとして、Google が開発した TensorFlow (テンサーフロー)を利用しています。Google がこれをオープンソースとして公開したことで、機械学習を誰もがすぐに利用できるようになりました。Google 側もわかりやすいチュートリアルを用意したりして普及に余念がありません。

しかし、機械学習を一からやろうとすると、大量(画像何千枚とかのレベル)のサンプルデータとそれを学習するための高い処理能力を持つコンピュータ、そして膨大な学習時間が必要です。Raspberry Pi のような非力な子はお呼びではありません。理論も難解で(テンソル って何さ?)、「ばあさんや、なんか流行りらしいからちょっと齧ってみようかね」というわけにはなかなかいきません。先人が作った機械学習のデータ(モデルと呼びます)を利用するという手もありますが、応用がききません。犬種を分類する学習済みモデルを猫に使うことはできないからです。

そこで考案されたのが「転移学習 (Transfer Learning)」です。ある分野ですでに学習済みのモデルを別の分野での推論に転用して、少ないサンプルデータと学習時間で成果を出そうという手法です。『オコゲ』の機械学習ブロックは、この転移学習を利用して簡単お手軽に機械学習を行うことができるようになっています。

今回のような「手のポーズの認識」であれば、そのまま使える学習済みモデルとして、Web カメラを使った MediaPipe Handpose (またはこっち )も利用できるだろうと思いますが、当たり前だけど手にしか反応しない(前述の「応用がきかない」)のと、Web カメラなので Raspberry Pi である必要がない、なにより「学習をさせる」という面白みがないのでここでは扱うのをやめました。サーマルカメラを使ったここで紹介したやり方なら、ちょっと離れたところから上半身が映るようにして例えば 「ヤングマン」のポーズ の認識などもできるかもしれません。

ポーズをとるのが恥ずかしくて試してないんですって!

誰も見てやしないのにね…

注釈

1. pigpio デーモンを利用するので厳密には直接ではないが...
2. 2022 年5月現在、センサー専用ブロックは次の通り。
● 赤外線アレイセンサ(サーマルカメラ)AMG8833
● ジェスチャーセンサー PAJ7620
● 温湿度気圧センサー BME280
● 有機 EL ディスプレイ SSD1306

3. TensorFlow.js は、JavaScript 上で利用できる TensorFlow 実装。
TensorFlow といえばプログラム言語は Python が定番だが、Raspberry Pi では最新の TensorFlow を使おうと思うと、できないこともないようではあるものの、環境構築やインストールなど、少々敷居が高い。ありていに言うと、面倒くさい。TensorFlow.js は、それ自体が JavaScript で書かれているため、ブラウザ上の JavaScript から簡単に扱うことができ、導入の手間もほとんどかからない。スクリプト言語で書かれているが故の速度的な問題も WebAssembly バックエンド (wasm) でほぼ解決。そのまま使えるいくつもの有用な学習済みモデル があらかじめ用意されているうえ、AI に触れたことのない Web フロントエンジニアを意識しているようで、初学者向けの平易なドキュメントも充実している。「画像の転移学習」にはステップバイステップの丁寧なチュートリアル まで存在する。『オコゲ』を Blockly + Electron で開発してきたのは、もしかしたらこのためだったんじゃないかと思うほどの、あつらえたかのような環境であった。正味の話、前述の転移学習チュートリアルがなかったら機械学習ブロックの導入は諦めてたかもしれない。サンキューグーグル。

『オコゲ』で有機ELミニディスプレイ

2023年11月19日
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制御チップに SSD1306 を搭載した有機 EL ディスプレイ (OLED) モジュールに線や文字を描画するブロックを『オコゲ』に実装しました。

線も描けます。
『オコゲ』ブロックプログラム:日本語表示例
アイキャッチ画像の日本語表示プログラム

ミミィ

対応モジュールは I2C 接続のものヨ!
残念だけど SPI 接続(7ピン)は対応していないワ!
あと画面サイズも 128x64, 128x32, 96x16 の3種類だけヨ!

タマちー

そのうち PNG 表示とかもできるようにしたい・・・

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2022年4月25日

『情報コース』ご紹介、独自のブロックプログラミング環境『オコゲ』、教室での実習内容や周辺技術情報等のアウトプット

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2023年3月22日

ocoge.club は Raspberry Pi 自宅サーバにてホスティングされています。Webサーバ、メールサーバ稼働中。さらに...

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2022年8月3日

ちょっと楽しそうなハンドジェスチャセンサモジュール PAJ7620 を入手したので、『オコゲ』を使って遊んでみました。

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2022年7月26日

RP2040 ベースのマイクロコントローラユニットをいくつか買ってみました。

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2022年6月21日

『ゲーム電卓パイ』プロジェクト~その2:LCD キャラクタディスプレイモジュール AQM0802A を試してみる

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2022年6月14日

Raspberry Pi と LCD キャラクタディスプレイモジュールで「ゲーム電卓」を再現してみる

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2022年4月25日

『情報コース』ご紹介、独自のブロックプログラミング環境『オコゲ』、教室での実習内容や周辺技術情報等のアウトプット

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2023年11月19日

SSD1306 搭載 OLED モジュールに線や文字を描画する『オコゲ』ブロック

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2023年3月22日

ocoge.club は Raspberry Pi 自宅サーバにてホスティングされています。Webサーバ、メールサーバ稼働中。さらに...

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2022年8月3日

ちょっと楽しそうなハンドジェスチャセンサモジュール PAJ7620 を入手したので、『オコゲ』を使って遊んでみました。

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2022年7月26日

RP2040 ベースのマイクロコントローラユニットをいくつか買ってみました。

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2022年6月21日

『ゲーム電卓パイ』プロジェクト~その2:LCD キャラクタディスプレイモジュール AQM0802A を試してみる

\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/index.json b/htdocs/index.json index bf00319..74b9834 100644 --- a/htdocs/index.json +++ b/htdocs/index.json @@ -7,6 +7,13 @@ "description": "『情報コース』ご紹介、独自のブロックプログラミング環境『オコゲ』、教室での実習内容や周辺技術情報等のアウトプット" }, + { + "url": "/2023-11-20_oled/", + "title": "『オコゲ』で有機ELミニディスプレイ", + "date": "2023年11月19日", + "description": "SSD1306 搭載 OLED モジュールに線や文字を描画する『オコゲ』ブロック" + }, + { "url": "/2023-03-22_server/", "title": "おこげ倶楽部自宅サーバについて", diff --git a/htdocs/page/2/index.html b/htdocs/page/2/index.html index da9f9c1..d5cc1ad 100644 --- a/htdocs/page/2/index.html +++ b/htdocs/page/2/index.html @@ -1,3 +1,3 @@ -おこげ俱楽部 - Ohiwa Code Generator - Portal
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2022年5月16日

『オコゲ』デスクトップ版の機能を動画でご紹介。サーマルカメラと TensorFlow を使ったインタラクティブでリアルタイムな機械学習。

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2022年5月15日

サンプルプログラム「タイプライターもどき」をもうちょっとだけタイプライターっぽくしてみましょう。

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2022年5月14日

各レッスンに進む前にお読みください。問題形式で『オコゲ』でのプログラミング学習を体験することができます。

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2022年5月13日

『オコゲ』のキャンバスにデフォルトで表示されるマスコットキャラクターをご紹介。

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2022年5月13日

『情報コース』受講者でご希望の方に、『おこげ倶楽部』オリジナルのメールアドレスとクラウドストレージを進呈しております。

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2022年5月7日

ブロックプログラミングを体験してみましょう。ハードウェアなどの制限から、Web体験版ではできないこともありますが、感触を確かめることはできます。

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2022年6月14日

Raspberry Pi と LCD キャラクタディスプレイモジュールで「ゲーム電卓」を再現してみる

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2022年5月16日

『オコゲ』デスクトップ版の機能を動画でご紹介。サーマルカメラと TensorFlow を使ったインタラクティブでリアルタイムな機械学習。

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2022年5月15日

サンプルプログラム「タイプライターもどき」をもうちょっとだけタイプライターっぽくしてみましょう。

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2022年5月14日

各レッスンに進む前にお読みください。問題形式で『オコゲ』でのプログラミング学習を体験することができます。

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2022年5月13日

『オコゲ』のキャンバスにデフォルトで表示されるマスコットキャラクターをご紹介。

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2022年5月13日

『情報コース』受講者でご希望の方に、『おこげ倶楽部』オリジナルのメールアドレスとクラウドストレージを進呈しております。

\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/page/3/index.html b/htdocs/page/3/index.html index cc96050..05bbf3b 100644 --- a/htdocs/page/3/index.html +++ b/htdocs/page/3/index.html @@ -1,3 +1,3 @@ -おこげ俱楽部 - Ohiwa Code Generator - Portal
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2022年5月1日

『オコゲ』は、Google Blockly ライブラリを使用して作られた、Raspberry Pi 向けブロックプログラミング環境です。

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2022年4月27日

『情報コース』では Raspberry Pi やブロックプログラム開発環境『オコゲ』、センサやモータなどを使用して、楽しみながら ICT や IoT などの情報技術を学習します。

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2022年5月7日

ブロックプログラミングを体験してみましょう。ハードウェアなどの制限から、Web体験版ではできないこともありますが、感触を確かめることはできます。

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2022年5月1日

『オコゲ』は、Google Blockly ライブラリを使用して作られた、Raspberry Pi 向けブロックプログラミング環境です。

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2022年4月27日

『情報コース』では Raspberry Pi やブロックプログラム開発環境『オコゲ』、センサやモータなどを使用して、楽しみながら ICT や IoT などの情報技術を学習します。

\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/pico-intro/index.html b/htdocs/pico-intro/index.html index c3acb26..90db872 100644 --- a/htdocs/pico-intro/index.html +++ b/htdocs/pico-intro/index.html @@ -1,25 +1,138 @@ -『オコゲ』Pico (MicroPython) 対応について | おこげ俱楽部

『オコゲ』Pico (MicroPython) 対応について

2023年9月15日
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一部のブロックで Raspberry Pi Pico (MicroPython) コードの出力に対応しました。

ミミィ

始めたばっかりなのでほんのちょっぴりだけヨ!
具体的には「ゲーム電卓パイ」のページにあるブロックプログラムに対応しているワ!

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『オコゲ』Pico (MicroPython) 対応について

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2023年9月15日
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一部のブロックで Raspberry Pi Pico (MicroPython) コードの出力に対応しました。

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ミミィ

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+始めたばっかりなのでほんのちょっぴりだけヨ!
+具体的には「ゲーム電卓パイ」のページにあるブロックプログラムに対応しているワ! +

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\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/tags/オコゲ/2/index.html b/htdocs/tags/オコゲ/2/index.html index 9e4b1ef..eae5ebc 100644 --- a/htdocs/tags/オコゲ/2/index.html +++ b/htdocs/tags/オコゲ/2/index.html @@ -1,3 +1,3 @@ -Tagged with "オコゲ" | おこげ俱楽部

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オコゲ

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2022年5月13日

『オコゲ』のキャンバスにデフォルトで表示されるマスコットキャラクターをご紹介。

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2022年5月7日

ブロックプログラミングを体験してみましょう。ハードウェアなどの制限から、Web体験版ではできないこともありますが、感触を確かめることはできます。

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2022年5月1日

『オコゲ』は、Google Blockly ライブラリを使用して作られた、Raspberry Pi 向けブロックプログラミング環境です。

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オコゲ

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2022年5月14日

各レッスンに進む前にお読みください。問題形式で『オコゲ』でのプログラミング学習を体験することができます。

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2022年5月13日

『オコゲ』のキャンバスにデフォルトで表示されるマスコットキャラクターをご紹介。

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2022年5月7日

ブロックプログラミングを体験してみましょう。ハードウェアなどの制限から、Web体験版ではできないこともありますが、感触を確かめることはできます。

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2022年5月1日

『オコゲ』は、Google Blockly ライブラリを使用して作られた、Raspberry Pi 向けブロックプログラミング環境です。

\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/tags/オコゲ/index.html b/htdocs/tags/オコゲ/index.html index 0473a13..ba29dc6 100644 --- a/htdocs/tags/オコゲ/index.html +++ b/htdocs/tags/オコゲ/index.html @@ -1,3 +1,3 @@ -Tagged with "オコゲ" | おこげ俱楽部

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オコゲ

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2022年8月3日

ちょっと楽しそうなハンドジェスチャセンサモジュール PAJ7620 を入手したので、『オコゲ』を使って遊んでみました。

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2022年6月21日

『ゲーム電卓パイ』プロジェクト~その2:LCD キャラクタディスプレイモジュール AQM0802A を試してみる

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2022年6月14日

Raspberry Pi と LCD キャラクタディスプレイモジュールで「ゲーム電卓」を再現してみる

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2022年5月16日

『オコゲ』デスクトップ版の機能を動画でご紹介。サーマルカメラと TensorFlow を使ったインタラクティブでリアルタイムな機械学習。

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2022年5月15日

サンプルプログラム「タイプライターもどき」をもうちょっとだけタイプライターっぽくしてみましょう。

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2022年5月14日

各レッスンに進む前にお読みください。問題形式で『オコゲ』でのプログラミング学習を体験することができます。

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オコゲ

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2023年11月19日

SSD1306 搭載 OLED モジュールに線や文字を描画する『オコゲ』ブロック

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2022年8月3日

ちょっと楽しそうなハンドジェスチャセンサモジュール PAJ7620 を入手したので、『オコゲ』を使って遊んでみました。

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2022年6月21日

『ゲーム電卓パイ』プロジェクト~その2:LCD キャラクタディスプレイモジュール AQM0802A を試してみる

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2022年6月14日

Raspberry Pi と LCD キャラクタディスプレイモジュールで「ゲーム電卓」を再現してみる

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2022年5月16日

『オコゲ』デスクトップ版の機能を動画でご紹介。サーマルカメラと TensorFlow を使ったインタラクティブでリアルタイムな機械学習。

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2022年5月15日

サンプルプログラム「タイプライターもどき」をもうちょっとだけタイプライターっぽくしてみましょう。

\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/tags/デスクトップアプリ版/index.html b/htdocs/tags/デスクトップアプリ版/index.html index 362e26f..76a5a65 100644 --- a/htdocs/tags/デスクトップアプリ版/index.html +++ b/htdocs/tags/デスクトップアプリ版/index.html @@ -1,3 +1,3 @@ -Tagged with "デスクトップアプリ版" | おこげ俱楽部

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デスクトップアプリ版

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2022年8月3日

ちょっと楽しそうなハンドジェスチャセンサモジュール PAJ7620 を入手したので、『オコゲ』を使って遊んでみました。

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2022年6月21日

『ゲーム電卓パイ』プロジェクト~その2:LCD キャラクタディスプレイモジュール AQM0802A を試してみる

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2022年6月14日

Raspberry Pi と LCD キャラクタディスプレイモジュールで「ゲーム電卓」を再現してみる

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デスクトップアプリ版

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2023年11月19日

SSD1306 搭載 OLED モジュールに線や文字を描画する『オコゲ』ブロック

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2022年8月3日

ちょっと楽しそうなハンドジェスチャセンサモジュール PAJ7620 を入手したので、『オコゲ』を使って遊んでみました。

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2022年6月21日

『ゲーム電卓パイ』プロジェクト~その2:LCD キャラクタディスプレイモジュール AQM0802A を試してみる

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2022年6月14日

Raspberry Pi と LCD キャラクタディスプレイモジュールで「ゲーム電卓」を再現してみる

\ No newline at end of file diff --git a/htdocs/template copy/index.html b/htdocs/template copy/index.html new file mode 100644 index 0000000..8134168 --- /dev/null +++ b/htdocs/template copy/index.html @@ -0,0 +1,125 @@ + + + + + + + + + おこげ俱楽部 - Ohiwa Code Generator - Portal + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
+ + + + + +
+ + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/htdocs/template/index.html b/htdocs/template/index.html new file mode 100644 index 0000000..9d18e44 --- /dev/null +++ b/htdocs/template/index.html @@ -0,0 +1,25 @@ +おこげ俱楽部 - Ohiwa Code Generator - Portal

2023年11月17日
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\ No newline at end of file diff --git a/src/posts/2022-05-16_tf-janken.md b/src/posts/2022-05-16_tf-janken.md index 777b668..61d3f9a 100644 --- a/src/posts/2022-05-16_tf-janken.md +++ b/src/posts/2022-05-16_tf-janken.md @@ -4,9 +4,9 @@ description: "『オコゲ』デスクトップ版の機能を動画でご紹介 date: 2022-05-16 thumb: "ogp_janken.webp" tags: - - ICT-Course - - 動画 - - オコゲ + - ICT-Course + - 動画 + - オコゲ --- {% simplebox 'box_stripe' %}Raspberry Pi 専用デスクトップアプリ『オコゲ』は、Raspberry Pi の GPIO に直接アクセス{% annotate 1 %}することができます。また、特定のモジュールに対応した専用ブロック{% annotate %}も用意されています。 @@ -29,7 +29,6 @@ tags: ぐーちょきぱーがわかるタマちー {% endcenterimg %} - なんかゲームとか作れそうですね。Raspberry Pi とあっちむいてほいとか勝てそうにないですね! ## 機械学習とは @@ -99,7 +98,7 @@ Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総 クリックで拡大 {% endfloatbox %} -{% link_new {uri: 'https://www.switch-science.com/catalog/3395/',title: ''} %}Grid-EYE(AMG8833){% endlink_new %} は、Panasonic が開発した縦横8ピクセル(64画素)の赤外線センサ(サーマルカメラ)です。I2C接続で利用することができ、記事トップのカバー写真のような簡単な回路で温度データを取得できます。温度データは64画素それぞれの温度で、次のようなものです。 +{% link_new {uri: 'https://www.switch-science.com/catalog/3395/',title: ''} %}Grid-EYE(AMG8833){% endlink_new %} は、Panasonic が開発した縦横8ピクセル(64 画素)の赤外線センサ(サーマルカメラ)です。I2C 接続で利用することができ、記事トップのカバー写真のような簡単な回路で温度データを取得できます。温度データは 64 画素それぞれの温度で、次のようなものです。 13.25,13.25,18,16.75,16.5,15.75,14.25,12.25,12.75,14,20,20,19.25,17.25,15.25,13.25,14,15.25,21,22,21.25,19.75,15.25,13.25,15,19.25,22,22.5,21.75,19.25,14.25,13,14.75,20.75,23.25,23.25,22.5,17,13.75,13,14.5,18,23,23.5,21.75,15.25,13.25,12.5,14.5,15.75,21.25,23.5,20,15,13.5,13.25,18.25,17.75,21.75,24,20.75,15.25,14.5,14 @@ -113,14 +112,14 @@ Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総 {% centerimg '8x8hand_nosmooth.webp' %}{% endcenterimg %} -20倍に拡大してみました。これでも何が映っているのかなんとなくわかりますが、スムージングをかけることで少し見やすくなります。 +20 倍に拡大してみました。これでも何が映っているのかなんとなくわかりますが、スムージングをかけることで少し見やすくなります。 {% centerimg '8x8hand_smooth.webp' %}{% endcenterimg %} -手と言われれば、手。ちなみに左下のちょっとだけ赤い部分は、筆者の頭が写り込んだものです。最初、天井に温度が高い部分があるのかと思って上を見たりしていましたw +手と言われれば、手。ちなみに左下のちょっとだけ赤い部分は、筆者の頭が写り込んだものです。最初、天井に温度が高い部分があるのかと思って上を見たりしていました w {% span "tsubuyaki" %}ところで、こんな感じの映像をどこかで見たことがありませんか? -そう、{% link_new {uri: 'https://www.nintendo.co.jp/switch/as3ma/traning/index.html?cat=yubi',title: ''} %}これ{% endlink_new %}です。まさか Joy-Con にサーマルカメラが内蔵されていようとは。テレビCMを見て「おおお…」などと一人で盛り上がっていたのは内緒です。そのほか距離センサなどが同時に使用できるようになっている様子。ジャイロも入っているしホンマどえらいコントローラーやでぇ…{% endspan %} +そう、{% link_new {uri: 'https://www.nintendo.co.jp/switch/as3ma/traning/index.html?cat=yubi',title: ''} %}これ{% endlink_new %}です。まさか Joy-Con にサーマルカメラが内蔵されていようとは。テレビ CM を見て「おおお…」などと一人で盛り上がっていたのは内緒です。そのほか距離センサなどが同時に使用できるようになっている様子。ジャイロも入っているしホンマどえらいコントローラーやでぇ…{% endspan %} ## やってみる @@ -143,7 +142,7 @@ Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総 1. 同様にして「ぐー」「ちょき」「ぱ」を学習。いずれも2回クリックで正しい推論をするようになった。念のため3回クリック 1. その後はハンドポーズを正しく答えることができるようになる -なんということでしょう。たった3×4=12回のクリックでぐーちょきぱー判別の機械学習ができてしまいました。上のプログラムでは使われていませんが、学習したデータを保存・復元するブロックもありますので、育てた学習データを他のプログラムから呼び出して利用することができます。 +なんということでしょう。たった 3×4=12 回のクリックでぐーちょきぱー判別の機械学習ができてしまいました。上のプログラムでは使われていませんが、学習したデータを保存・復元するブロックもありますので、育てた学習データを他のプログラムから呼び出して利用することができます。 ## ちょっと詳しく @@ -153,7 +152,7 @@ Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総 そこで考案されたのが「転移学習 (Transfer Learning)」です。ある分野ですでに学習済みのモデルを別の分野での推論に転用して、少ないサンプルデータと学習時間で成果を出そうという手法です。『オコゲ』の機械学習ブロックは、この転移学習を利用して簡単お手軽に機械学習を行うことができるようになっています。 -今回のような「手のポーズの認識」であれば、そのまま使える学習済みモデルとして、Webカメラを使った {% link_new {uri: 'https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/handpose',title: ''} %}MediaPipe Handpose{% endlink_new %}(または{% link_new {uri: 'https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/hand-pose-detection',title: ''} %}こっち{% endlink_new %})も利用できるだろうと思いますが、当たり前だけど手にしか反応しない(前述の「応用がきかない」)のと、Webカメラなので Raspberry Pi である必要がない、なにより「学習をさせる」という面白みがないのでここでは扱うのをやめました。サーマルカメラを使ったここで紹介したやり方なら、ちょっと離れたところから上半身が映るようにして例えば {% link_new {uri: 'https://www.google.com/search?q=%E3%83%A4%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%9E%E3%83%B3&client=firefox-b-d&channel=crow5&sxsrf=ALiCzsYBHeiV-1OPBaViMgeSnhYAEcV5sg:1652690019938&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=2ahUKEwjqqb-MzuP3AhUCad4KHUdKDN0Q_AUoAnoECAEQBA&biw=1006&bih=960&dpr=1',title: ''} %}「ヤングマン」のポーズ{% endlink_new %}の認識などもできるかもしれません。 +今回のような「手のポーズの認識」であれば、そのまま使える学習済みモデルとして、Web カメラを使った {% link_new {uri: 'https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/handpose',title: ''} %}MediaPipe Handpose{% endlink_new %}(または{% link_new {uri: 'https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/hand-pose-detection',title: ''} %}こっち{% endlink_new %})も利用できるだろうと思いますが、当たり前だけど手にしか反応しない(前述の「応用がきかない」)のと、Web カメラなので Raspberry Pi である必要がない、なにより「学習をさせる」という面白みがないのでここでは扱うのをやめました。サーマルカメラを使ったここで紹介したやり方なら、ちょっと離れたところから上半身が映るようにして例えば {% link_new {uri: 'https://www.google.com/search?q=%E3%83%A4%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%9E%E3%83%B3&client=firefox-b-d&channel=crow5&sxsrf=ALiCzsYBHeiV-1OPBaViMgeSnhYAEcV5sg:1652690019938&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=2ahUKEwjqqb-MzuP3AhUCad4KHUdKDN0Q_AUoAnoECAEQBA&biw=1006&bih=960&dpr=1',title: ''} %}「ヤングマン」のポーズ{% endlink_new %}の認識などもできるかもしれません。 {% talkicon_r {img: 'mimmy.webp', name: ''} %}{% says_r %} ポーズをとるのが恥ずかしくて試してないんですって! @@ -166,11 +165,11 @@ Google で「機械学習」を検索してトップに表示される野村総 ## 注釈 {% small 1 %}pigpio デーモンを利用するので厳密には直接ではないが...{% endsmall %} -{% small %} 2022年5月現在、センサー専用ブロックは次の通り。 +{% small %} 2022 年5月現在、センサー専用ブロックは次の通り。 ● 赤外線アレイセンサ(サーマルカメラ)AMG8833 ● ジェスチャーセンサー PAJ7620 ● 温湿度気圧センサー BME280 -● 有機ELディスプレイ (SSD1306){% endsmall %} +● 有機 EL ディスプレイ SSD1306{% endsmall %} {% small %}{% link_new {uri: 'https://www.tensorflow.org/js?hl=ja',title: ''} %}TensorFlow.js{% endlink_new %} は、JavaScript 上で利用できる TensorFlow 実装。 -TensorFlow といえばプログラム言語は Python が定番だが、Raspberry Pi では最新の TensorFlow を使おうと思うと、できないこともないようではあるものの、環境構築やインストールなど、少々敷居が高い。ありていに言うと、面倒くさい。TensorFlow.js は、それ自体が JavaScript で書かれているため、ブラウザ上の JavaScript から簡単に扱うことができ、導入の手間もほとんどかからない。スクリプト言語で書かれているが故の速度的な問題も {% link_new {uri: 'https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-backend-wasm',title: ''} %}WebAssembly バックエンド{% endlink_new %} (wasm) でほぼ解決。そのまま使えるいくつもの有用な{% link_new {uri: 'https://www.tensorflow.org/js/models?hl=ja',title: ''} %}学習済みモデル{% endlink_new %}があらかじめ用意されているうえ、AI に触れたことのない Webフロントエンジニアを意識しているようで、初学者向けの平易なドキュメントも充実している。「画像の転移学習」にはステップバイステップの丁寧な{% link_new {uri: 'https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab?hl=ja#0',title: ''} %}チュートリアル{% endlink_new %}まで存在する。『オコゲ』を Blockly + Electron で開発してきたのは、もしかしたらこのためだったんじゃないかと思うほどの、あつらえたかのような環境であった。正味の話、前述の転移学習チュートリアルがなかったら機械学習ブロックの導入は諦めてたかもしれない。サンキューグーグル。 -{% endsmall %} \ No newline at end of file +TensorFlow といえばプログラム言語は Python が定番だが、Raspberry Pi では最新の TensorFlow を使おうと思うと、できないこともないようではあるものの、環境構築やインストールなど、少々敷居が高い。ありていに言うと、面倒くさい。TensorFlow.js は、それ自体が JavaScript で書かれているため、ブラウザ上の JavaScript から簡単に扱うことができ、導入の手間もほとんどかからない。スクリプト言語で書かれているが故の速度的な問題も {% link_new {uri: 'https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-backend-wasm',title: ''} %}WebAssembly バックエンド{% endlink_new %} (wasm) でほぼ解決。そのまま使えるいくつもの有用な{% link_new {uri: 'https://www.tensorflow.org/js/models?hl=ja',title: ''} %}学習済みモデル{% endlink_new %}があらかじめ用意されているうえ、AI に触れたことのない Web フロントエンジニアを意識しているようで、初学者向けの平易なドキュメントも充実している。「画像の転移学習」にはステップバイステップの丁寧な{% link_new {uri: 'https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab?hl=ja#0',title: ''} %}チュートリアル{% endlink_new %}まで存在する。『オコゲ』を Blockly + Electron で開発してきたのは、もしかしたらこのためだったんじゃないかと思うほどの、あつらえたかのような環境であった。正味の話、前述の転移学習チュートリアルがなかったら機械学習ブロックの導入は諦めてたかもしれない。サンキューグーグル。 +{% endsmall %} diff --git a/src/posts/2023-11-20_oled.md b/src/posts/2023-11-20_oled.md new file mode 100644 index 0000000..7852746 --- /dev/null +++ b/src/posts/2023-11-20_oled.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "『オコゲ』で有機ELミニディスプレイ" +description: "SSD1306 搭載 OLED モジュールに線や文字を描画する『オコゲ』ブロック" +date: Last Modified +thumb: "ssd1306_ja.webp" +tags: + - オコゲ + - デスクトップアプリ版 +--- + +{% simplebox 'box_stripe' %}制御チップに SSD1306 を搭載した有機 EL ディスプレイ (OLED) モジュールに線や文字を描画するブロックを『オコゲ』に実装しました。{% endsimplebox %} + +{% floatbox { + img: 'ssd1306_square.webp', + title: 'クリックで拡大', + width: '180px', + colortheme: 'silver' +} %} +線も描けます。 +{% endfloatbox %} + +{% blockprogram { + summary: '日本語表示例' +} %} +{% centerimg 'oled_iamacat_block.webp' %} +アイキャッチ画像の日本語表示プログラム +{% endcenterimg %} +{% endblockprogram %} + +{% talkicon_r {img: 'mimmy.webp', name: 'ミミィ'} %}{% says_r %} +対応モジュールは I2C 接続のものヨ! +残念だけど SPI 接続(7ピン)は対応していないワ! +あと画面サイズも 128x64, 128x32, 96x16 の3種類だけヨ! +{% endsays_r %} +{% talkicon_l {img: 'tama.webp', name: 'タマちー'} %}{% think_l %} +そのうち PNG 表示とかもできるようにしたい・・・ +{% endthink_l %} \ No newline at end of file diff --git a/src/posts/img/oled_iamacat_block.webp b/src/posts/img/oled_iamacat_block.webp new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0ff402224421b8f4e406b9500b6a9fed245eae54 GIT binary patch literal 26432 zcmV)!K#;#uNk&FEX8-_KMM6+kP&iC0X8-^%$w90DYH{4QktEs5KkKUMsblva5fh-p z)B*TV64l;EtsdbgzbXPEmHY;v{-IZzcGc$8;%z5lu2s0~83%4*$IFDbLnVFfH89PiJW(KD^ z%*=dZW=_Vz8>#$W+vhcM?SGvqBO@atBeOCxWs0^k?O(@=tZ4KXC{v~rO-Jr%I%;Lg zly%RKmr67$Xc{2~BQ{1gGcwf1EX-oDFvgrZW%*(NP;T33+k7J!7+nawF|Xts0)}p^ zE9FLj0Rt2GM!8X!qe)K}Vl+&vvK>8SiWyyV|AIO8SS}pJd}P3#ku~C& zlO`8twsFjfWF}9FnMp=x9NjQS;+UEo`k-1tbyPS}%$#PlONB{g92I6p$%$)CKAfH3 zzzmj|naahIUO!-~fa@?bGw0|q?zZU_M#++ynb9*dGbd|2J-l4o)@IwbZE#~TpSLG!*Ny4%5gT%%2_%4diCD>HN0Hg)@IwbZJWa(ajV23aY!5z zhr}WC3nJr?xLiFh5{JYgQ5Q$&s2s;}mi6qt^j{VuNsd%yNhA8!Fz9Ay4Lp5!Q=eBK~w*UY4UmlVqJ$@xU9?$1Ulq5q*k_-(;Ns zlpJ!<*?(BDZB=ddPVMAjhNP56yx_H;jn^5F2L9(YntS%&LQCd@*<<_17(5gHJib<; zFOD*bAw-t=-*dF3$=f|YZ!PZXJ*-#q4GGM_s_8#6`@*tf`tiXQguYxz_ZQ=vyX^n{ 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