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DIGITALSCOPE完成

老眼鏡 + ハズキルーペ + 拡大鏡を通しても、"どもならん!" ほど見えにくいチップや、ボードのパターンや、端子。

拡大鏡から開放される作業環境は常々考えていたが、やっと実現するに至った。
目標はシンプルで、SCOPEを通して両手離しで半田付けができること。

で、Wifi環境・ワイヤレススコープの完成。

3Dプリントが終わり、本体を組み立て。


充分な手元のストロークを確保


購入当初より、接触不良が続いていた「MicroUSB」を引き剥がしたあと。
拡大率はすごい!


タブレットに映し出した、arduino UNOの、赤枠で囲った端子部分


ケーブルを引き回す煩わしさから開放され、WEBを通して複数台のPCと画像(動画)共有が可能となった。


最終的に決定した個人用のサポートブラケットの図面。
ネジはすべて4mmを使用。 長さは適宜、全本カット
図面奥は、アルミフレーム
モノタロウで購入した ACE(エース)アルミフレーム2020タイプ 定寸品 長さ300mm を、50ミリカットして使用


引用:「モノタロウ」のアルミフレーム図面


Amazonの2020とはサイズが異なるので注意!
添付ファイル 添付ファイル


BM180の気象データを表示

LEONARDをメインボード、SSD1306をディスプレイとして、気圧、気温データを表示。

出力データは、USBで出力するシリアルデータ以外、以下の8項目をOLEDに表示
気圧表示前に、測定位置の高度を設定する必要があるので、以下の部分を修正する。

#define ALTITUDE 26.0 // 測定位置の高度設定 (メートル)

1.. 気温 摂氏(deg C)、華氏((9.0/5.0)*T+32.0,2 deg C)
2.. 絶対圧力(hPa)、水銀柱インチ(inHg)圧力✕0.0295333727で換算
3.. 相対圧力(hPa:海面圧力)、水銀柱インチ(inHg)圧力✕0.0295333727で換算
4.. 高度: 測定高度(メートルと、フィート表示)

撮影画像は、絶対圧力(ABS、hPa)を表示中



ディスプレイの解像度は、ワンコインで隠れてしまう、128✕32。
表示はそれなりに工夫をしたつもりでも、あくまで個人の主観。

シリアル出力では、mb 表示だが、OLED側は hPa ( mb = hPa )

表示切り替えは、物理的なスイッチではなく、時間による切り替え。

ソース内の、WSDLリンク:

自己責任で...

Libraryを必要に応じて揃える必要があり、今回はSSD1306対象のLibraryを含めた以下の5つ

SFE_BMP180.h
Wire.h
Adafruit_GFX.h
Adafruit_SSD1306.h
Adafruit_BMP085.h


Any Arduino pins labeled: SDA SCL
Uno, Redboard, Pro: A4 A5
Mega2560, Due: 20 21
Leonardo: 2 3
....
添付ファイル 添付ファイル


Coffee Break.. 今日のオシロ

センサー:今日のデータ

10:55:13.506 -> provided altitude: 26 meters, 85 feet
10:55:13.506 -> temperature: 24.50 deg C, 76.09 deg F
10:55:13.553 -> absolute pressure: 1004.80 mb, 29.68 inHg
10:55:13.553 -> relative (sea-level) pressure: 1007.90 mb, 29.77 inHg
10:55:13.553 -> computed altitude: 26 meters, 85 feet


オシロ:今日のデータ(無意味)


次は、...


自宅測定 : 圧力・気圧センサー

センサー、テスト購入
圧力範囲:300〜1100hPa(海抜〜9000メートル-500 M)
電源電圧:1.8V〜3.6V(VDDA)、1.62V〜3.6V(VDDD)
LCC8パッケージ:鉛フリーセラミックキャリアパッケージ(LCC)
外形寸法:13mmx10mm


Altitudeを設定し、我が家の気圧と温度を測定(表示:IDEのシリアルモニター)


ボードは、引き出しの中のプー太郎「LEONARD」を使用。
5秒おきにデータ更新
A4,A5ピンは、2と3に挿し換え。

距離、高低差などに精度を求める場合


YouTube参考動画



個人的なメモ。 先に知っとくべき事..

SketchUpのプラグインをChatGPTで作成、編集する練習。

手始めに、短い簡単なものから。
大きさの異なるボックスを、画面上にランダムに配置するというもので、使い道の無いただの練習。

練習用のソースはとても短いもので、10分もかからずメインモジュールをクリアー
このソースをSketchUp搭載の「Rubyエディター」に投げ込み、プラグインファイルとして完成させる。



完成したモジュールを、SketchUp202xの拡張メニューに追加。
表示されたメニューと、実行画面



この他、「ラウンドコーナー」紛いの比較的長いソースのプラグインに挑戦するも、特定の位置で常に編集がストップ!
原因は2048バイトの壁があった事が判明。


いよいよ「呪文」の必要性が出てきた。 

トークンとシーケンス
トークンは、自然言語の文書やテキストを形態素解析や単語分割などの処理を行って分割した、最小の単位です。例えば、英語の文章であれば、単語ごとにトークン化することが一般的ですが、句読点や数字などもトークンとして扱う場合があります。

一方、シーケンス長は、トークンを並べた際のシーケンスの長さを指します。例えば、「I love natural language processing.」という英語の文章をトークン化した場合、シーケンス長は4となります。

GPT-3のAPIでは、一度に生成できる最大長は2048トークンであるため、シーケンス長が2048以下である必要があります。しかし、実際にはシーケンス長はトークン数によって異なります。長い文章を扱う場合には、シーケンス長に注意する必要があります。

添付ファイル 添付ファイル


SketchUp8:ChatGPTでインポート・プラグイン作成テスト

楽する事を覚えると、なかなか抜け出せない!
意味不明の質問にもしっかり答えてもらえる。


プラグインを作成するヒントとしては十分..
必ずしもRubyエディッターを使う必要はなく、規則に従えばメモ帳で充分。

ChatGPTが書き出したプログラムをプラグイン


SketchUp標準ファイルのインポート


STLファイルのインポート1 作成したスケールそのままで取り込まれた。


STLファイルのインポート2


いずれもエラー無しでインポートできた。

今回、作成した、テスト・プラグインを添付。
ChatGPTで作成したソースをRubyエディッターに貼り付け、保存しただけ。
添付ファイル 添付ファイル


DeepFaceLab2:memo

DeepFaceLab

DFLについて質問してみた。


「Coffee Break」には "もってこい!" のテーマ


RTX装着済みなので、いずれ試してみたい。


Creative Reality StudioでCoffee Break!

Creative Reality Studioで、アナグリフ画像を使ったおしゃべり動画を作成(無料トライアル)

日本語だと喋る口もとに不自然さは残るが、一枚の静止画像が喋りだすのは何とも面白い!

元画像(アナグリフ画像:Stable Diffusionで作成)


動画再生時に、元画像と同じサイズにすると立体画像として維持できる。
喋る表情が氷のように冷たい!

瞬きまで.. 
添付ファイル 添付ファイル


Coffee Break..

ジェネレーティブAI 「Magic3D」
いつもの後追いで、色々やってみる。

「睡蓮の上に座るコバルトヤドクガエル」


Blenderで確認する(モデルのみ:ファイル添付)


シングルイメージからのAI・Depthmap :「Stable Diffusion」


生成したAnaglyph画像



..とりあえず、途中退席
添付ファイル 添付ファイル


Stable Diffusion:シングル画像から3D画像

Stable Diffusion:シングル画像から立体画像生成2

20年以上前に撮影した、水車オリジナル画像(川辺・岩屋公園)


「Stable Diffusion WebUI」によるAnaglyph処理


左右に並べて、オリジナル画像と比較


ステレオ・Anaglyph画像の生成時に、下30%程度で極端に画像が流れる(手前が崖のように落ちる)傾向があり、完成時に、不自然な部分をカットし、トリミングするか、AIが深度を推定できるよう、追加工しておく必要性を感じた。(今回の処理は後者)

参考:「局所勾配特徴抽出技術」

トリミングする前の、画像下側の状態


添付ファイルはヘッドセット用ステレオ画像
添付ファイル 添付ファイル


Stable Diffusion WebUI:シングル画像を立体化

GitHubから、

AUTOMATIC1111 の Stable Diffusion WebUI のアドオンであり、単一の画像からサイド バイ サイドまたはアナグリフとしてdepth mapsも作成されます。結果は、VR ヘッドセットやルッキング グラス3D stereo image pairsディスプレイなどの 3D またはホログラフィック デバイスで表示したり、ディスプレイスメント モディファイアを使用して平面上のレンダリングまたはゲーム エンジンで使用したり、場合によっては 3D プリントしたりすることもできます。

一枚の写真からどれほどの立体感が得られるのか? 設定した項目は黄枠で囲った3ヶ所のみ


暫く待って、出力された「Anaglyph」画像


かなり古い、「岩屋公園キャンプ場」の写真を「Anaglyph」処理


AIの設定にかける手間はほぼゼロ。 
チェックをつけた項目は出力する際に必要になる個人的な項目


添付ファイルはヘッドセット用のステレオ画像
添付ファイル 添付ファイル


Coffee Break

暇つぶしのCoffee Break! 
上から目線で質問してみた。


一応、お礼も..
最後は目線が逆転してる!


Blender:ChatGPT 練習1

文章を巧みに操ることで、高度な反応を引き出すには使い手側の能力に無理があるので、身近なアプリを対象に質問の練習から..

Blenderで、円周上に等角にボックスを配置する質問
(個数などの制限は設けてない)



回答されたソースを「Blender」のテキスト欄に貼り付けて実行!


スクリプトを実行する際の説明まで..
添付ファイル 添付ファイル


Coffee Break!

色々テスト...



当分はAIに教育される してもらう時間が必要


Blender:Coffee Break..  Jgarden

赤青メガネ必須。 AI・Anaglyph

Stable Diffusionで日本庭園を生成。 前出の「ImportDepthMap」 プラグインで3D化



Anaglyphの出力画像



モデル3D化用に生成した、Depthmap一体画像を添付。
添付ファイル 添付ファイル


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