引き出しの中に眠ったままの「アナグリフ」メガネ。
GoogleEarthの立体モデルを「Anaglyph」加工して覗くとどのように見えるのか、試してみたくなり早速実行。

過去記事
https://pc-trace.jpn.org/blog/blog.cgi?n=791&category=17

Google Earthのもと画像（福岡市内）



アナグリフ加工


東京


Earthのモデルとひと味違う立体感は、ほぼ空撮。

次は安物のデジカメで・・

yolo絡みの「opencv」。

手ブレ補正ならぬブレてしまった後の画像補正処理。
少し前だと完全に諦めてしまうレベル。

レンズフォーカスによるボケと、手ブレによる補正の二種。
下はサンプル画像を個人的に補正してみたもの。（Python）

いずれの写真もそのままでは読み取り不可能な状態だが、「deconvolution.py」のソースを利用する事で解読できる程度までに補正できる。

レンズ・フォーカスによるボケの補正。

左側は処理が記述された「Python」のソースの一部。
先に必須ライブラリの、numpy と cv2 をインポートしておく。
fnにターゲットの画像をセット。


縦にブレてしまった文章の補正


動いている車両のナンバープレート。
ベクトルのはっきりしたブレではナンバーが読める状態まで補正できてしまう。



顔認証とは程遠い方向になってきた。
deconvolution参考：Wiki
ディープラーニングにおけるdeconvolutionとは何か

メモ
いずれやってみたい。

OpenCV、PyTorch、Pythonを使用してカスタムオブジェクト検出用のYOLO（v5）データセットを作成する動画

牛、鳥、羊、クマ、犬・・
変幻自在な謎の生き物。

鳥認識の瞬間は「耳」を羽としての誤認か？（確率0.5弱と強気）
「クマ」は納得。

アップでは顔認証に切り替わる。

猫として認識されないところにすごさを感じる！


最後に「dog」として認めてもらえて良かった。
すべてはデータセット次第。

参考動画
How to Train YOLO v5 on a Custom Dataset

C国のニュースでよく見かける認証映像。

以前から興味はあったが、なかなか面倒そうなので後回しになっていた。
重い腰をあげたのは「FB」の榛様の紹介記事が切っ掛け。

最新版の、「yoloV5」
ブラウザ上で検証。　



近くのコープ駐車場で記録された、ドラレコの22秒動画を使って試してみた。

参考動画
How to Train YOLO v5 on a Custom Dataset

今回利用したデータセットでの認証精度はなかなかのもの。
コーラの自販機がときおり看板で、案内板は信号機に。
人は近づくにつれ、認識率が上がる。

22秒のドラレコ動画。

何かをしなければ・・だけの理由でMarlin・Firmwareをアップデート。

1.1.0-RC6　旧バージョン起動画面
;

Marlin 1.1.9バージョンアップ画面。
印刷前のノズルクリーニング機能の追加や、オートレベリング時の挙動に変化は見られるものの、プリント後の質に、特に変化は見られなかった。
（微妙すぎて分からない？）
起動画面とリセット画面。　どちらも同じ。


オートレベリングの様子 （近接センサー)
ノズル先端とベッドのクリアランスは1mm。
「#define AUTO_BED_LEVELING_BILINEAR」 を使用


Marlin1.1.9のオートレベル設定で参考にしたページ
ここをクリックして「Marlin」設定ページへ


Marlinのブート画面作成・リンクアドレス
https://marlinfw.org/tools/u8glib/converter.html



添付ファイルは「ゆきの散歩道」ブートファイル

Twinmotion2020.2　入れてみた。...だけ！
正しく言えばアップデート。
前のバージョより3G増えているが、完全なスタンドアロンで使えてほしい。

追加された、ローテータとトランスレータ（前の苦労は何だった!?）

HingeとServoだけで作る折りたたみ階段。

ネタ切れにつき、ノンスクリプトの折りたたみ階段やってみた。
振る舞い確認のための練習モデル（固定無し）
スライダーを激しく動かすと暴れまわるので、操作は優しくゆっくりと。

※複数のオブジェクトをグループ化する時や、Hingeを複数繋げる場合はコントロールキーを押しながら追加していく（プラス記号が出る）


ショートカットを有効に使える方だと３分とかかないモデル。

説明不要のPhysics遅延ネタ！
詳しくは添付ファイル参照で。

今回のServoやっつけアタッチ！（編集する気無し！）


上を実行すると、


これも整理対象！

「Servo」を使ったボックスの開閉

HingeとServoによるリンク機構



個人的な備忘録

Pad研究室：回転運動を直線運動に変える機構


sliderタイプ

以下、SketchyPhysicsのバージョンはいずれも 3.5.6

アームの振る舞いを確認したいだけのモデル（軸の位置、アームの長さは適当）


スライダーコントローラのアーム振れ幅は120度。

---

スクリプト　(key("left")*-1)+(key("right")*1)
カーソルの左右キーで動かすタイプ。
何もキーを押さなければセンター位置で静止。

超簡単な四角バージョン。　忘れていたのでUP

練習ファイル、設定動画添付



設定

今回のモデルで動作させるために必要なグループ設定は5つ。　前出のHingeと同じ要領。
なので、これが最後の練習。

練習ファイルと、設定動画添付

練習ファイル：practice_4.skp


動作確認動画

Pad研究室：回転運動を直線運動に変える機構、実践編

練習用モデルと、設定動画添付

個人的な備忘（我流）につき、説明による一切の保証無し！

必要な数ほど「Hinge」を配置
このモデルだとZ軸方向に６ヵ所


ジョイントコネクタを設定する前にグループを設定する。
このモデルを動作させるためには４つのグループが必要。


Hingeは、青い矢印で指定したあと、「Ctrl」キーを押しながら緑の矢印で指すアームを必要数（軸に接続されているアームの数）ほど指定


よく考えるとこれ１枚の画像ですべての説明が間に合った！


Hinge：設定動画


興味がり、時間に余裕のある方は是非挑んでみてほしい。