例の人検出器をRaspberry Pi 4で動かしてみた

前回の記事(人の検出に特化したPINTOさんの物体検出がなかなかすごいので動かしてみた: EeePCの軌跡)で紹介した検出器がCPUでも軽々と動くので、もしかしたらRaspberry Pi 4でもわりかし快適に動いてくれるんじゃないか？と思ったので、早速試してみました。

まずはRaspberry Pi 4ですが、既存のものを使います。
ですが、入っていたPythonが3.7と古かったので、これを以下の記事を参考に、3.10に上げておきました。

RaspberryPi4BにPython3.10をインストールした #Python3 - Qiita

続いて、

pip3 install numpy opencv-python opencv-contrib-python onnxruntime

とコマンドを打ち込んで、必要なライブラリを一気に入れます。

その状態で、前回記事のコード(demo_goldyolo_onnx.py)やモデル(gold_yolo_n_body_head_hand_post_0461_0.4428_1x3x480x640.onnx)などはそのままRaspberry Piに持ってきました。

で、以下のコマンド、

python demo_goldyolo_onnx.py

を入れて実行。

そうそう、Raspberry Pi 4は例のモバイルモニターにつなぎました。
で、実行するとこれがめちゃくちゃ遅い。推論速度は表示上、1枚当たりだいたい13000ms、つまり13秒です。

見事なくらいカクカクで、確かに10秒以上遅れて表示されます。
いくらRaspberry Piだからといって、ちょっと遅すぎじゃね？
と思ったので、コードを少し見直しました。

まず、303～309行目、

          cv2.rectangle(

                debug_image,
                (box[0], box[1]),
                (box[2], box[3]),
                (255,255,255),
                2,
            )

この部分を、すべてコメントアウトします。

さらに、349行目、

        video_writer.write(debug_image)

もコメントアウト。

これで”output.mp4”が出力されなくなりますが、どのみち遅すぎてどうしようもない動画しか出てこないため、切った方がマシです。

(12/3 追記)

もう一か所、変えてました。235行目で、モデルを低解像度のものに変えてます。

        default='gold_yolo_n_body_head_hand_post_0461_0.4428_1x3x192x320.onnx',
        #default='gold_yolo_n_body_head_hand_post_0461_0.4428_1x3x480x640.onnx',

もちろん、同じフォルダに「gold_yolo_n_body_head_hand_post_0461_0.4428_1x3x192x320.onnx」を入れるのを忘れないよう。

たったこれだけの工夫で、13000 → 260msと大幅に速くなりました。えっ、こんなに変わるものなの？

ご覧の通り、Raspberry Pi 4でもまあまあの速度で推論されます。これなら、人が立ち入ったかどうか程度の用途ならば使えそうです。
欲を言えば、倍速くなったと言われるRaspberry Pi 5で試してみたいですよね。出たら、すぐに買います。

てことで、Raspberry Pi 4でも用途を限れば使えそうな感じです。

(追記 12/3)

会社のRaspberry Pi 3B+でも試してみました。ほとんど推論速度は変わりませんでした。ということは、CPU以外のところで律速されてる？可能性ありです。

ラズベリーパイ 4 コンピューターモデルB 8GB Raspberry Pi 4 ラズパイ 4 TELEC認定取得済み (Raspberry Pi 4 8GB)

人生初、幕張メッセに行ってきた

ビッグサイトは何度かありますが、幕張メッセは初めてです。

もちろん、お供にはこのSurface Go 3 LTEモデルも連れて行きました。これは新幹線の待ち合わせ室で使ってるところ。問題なくLTEも動作してくれました。
が、残念なことに、こいつの出番はここだけ。今回の出張先では全然使いどころがありませんでしたね。

朝の名古屋駅。まさに天気晴朗、前回の6月の東京出張時と比べると、全然晴れてます。

おがけで富士山もこの通り、きれいに見えました。写真だと、雄大さが伝わりませんね。

てことで、ずずっと端折っていきなり幕張メッセ前です。
東京駅から京葉線に乗り換え、海浜幕張駅までやってきました。
ここからどうやって幕張メッセへ向かうのか？と考えるまでもなく、人の道ができてました。

で、幕張メッセに到着。なんていうか、雰囲気的にはインテックス大阪っぽいですね。

今回のお目当ては、これ。Japan IT Week 秋とNexTech Week 2023。
この中の、AI関連の情報収集が中心です。

会場内は基本、撮影禁止なので、全景だけ。
こんな感じの会場ですが、これがあと5つある感じです。

今回、特に多かったのは生成AI系のサービス。ChatGPTが盛り上がっている昨今の情勢を受けて、それを使ったサービスがいろいろとありました。
さすがにChatGPTをそのまま使うというところは少なく、会社のマニュアルを食わせて賢いチャットボットとして使う等、そういう感じのところが多かったです。もちろん、その食わせたデータを抜かれちゃまずいので、MS Azureのデータ2次利用禁止を謳うサービスをバックに使うところがほとんど。
中には、ChatGPTの使い方そのものの研修だったり、活用提案をしてくれるところも。

他には「量子コンピューティング」ですかね。アニーリング式だと思いますが、量子コンピューターのサービスを稼働しつつあるところとか、GPUやベクトルプロセッサを使った疑似量子コンピューティングで組み合わせ最適問題を高速に解くサービスなどもありました。

そうそう、AMDのブースも見つけたので思わず立ち寄ったのですが、そこにEPYCのサンプルが置いてありましたね。コア数はなんと128コア。もちろんHPCサーバーようですが、化け物です。1CPUで128コアとか・・・

他にもKEYENCEのブースがあり、てっきりエッジ機器でもあるのかと思いきや、なんとRPAを売り込んでました。それも、かなり直感的に操作できるRPAで、これはちょっと驚きでしたね。

そんな煌びやかな展示会の中で、個人的に一番惹かれたのはこれ。KSYのブースにあった、Raspberry Pi 5の実機です。
許可をもらって、撮影させてもらいました。いやあ、話が弾む弾む。
3DCGの描画を4と並べてデモさせてましたけど、やっぱり5は速い。
速いだけでなく、ラズパイ 5からはM.2 SSDを取り付け可能となるんですよね。産業用途として使う上でネックだったストレージの問題を解消しているようです。

ただ、KSYの担当の方の話だと、今年中の発売は無理な模様。早くても来年初頭、へたをすると年度が開けて以降になりそうとのこと。本体の認証以外にも課題があるみたいです。うーん、残念。

で、広い会場で必要と思われるところから情報を引っ張り出した後は、秋葉原へ向かうことに。
これは途中の舞浜駅の辺りの写真。ディズニーランドとオフィシャルホテルが見えますが、ここはスルー。

ユーはなにしにアキバへ？
はい、実は組み込み系コンピューターとモーターを調べてきてほしいという社内の人の声にこたえてやってきました。
確かに、そういうのはアキバに多い。

まあ、そういうわけで、いつものように千石電商さんと、

秋月電子通商さんに立ち寄りました。
が、ラズパイ系は、5はもちろんありませんけど、4も3も、Zeroすらもなくほぼ売り切れ。唯一、Raspberry Pi 400(キーボード一体型のやつ)だけが在庫でありました。なお、秋月電子の2階にはモーター類が売られていたので、そちらの情報のみを持ち帰りです。

もちろん、それだけで帰るはずもはなく、いつもの巡回コースも忘れずに立ち寄ります。
はい、こちらはBEEPですね。当然、買い物もしてきました。

そういえばいつもは立ち寄らないあきばお～にも寄ってきました。
SDカードを見ようかと思ったんですが・・・ちょっとここでは妙なものを買ってきました。それはまた後ほど。

他にも、まんだらけやドスパラ、PCコンフルなど大須でもおなじみのお店に寄ってきました。

が、その中で駿河屋本店の1階にジャンクが売られているところで、なぜか「そろばん」がたくさん売られていたのは謎。

さて、そんなこんなで東京駅に戻り、夕食をどうしようかとうろうろしたんですが、散々探し回った挙句、結局前回と同じこのハンバーガー屋にしました。
他は微妙なんですよねぇ。高いというか、なんというか。
この3rd Buegerはマックあたりと比べるとちょっと高めですが、気軽に食べられて美味しいです。店内もすいてるし。

ところで、朝は2分、帰りの新幹線は5分遅れが生じてました。前回、大阪に行った時もそうですが、車両点検での遅れが多いみたいです。
(帰りの遅れの原因は強風のために速度を落としていた区間があったからだそうですが)
まあ、2分5分で目くじらを立てるほどのことはありませんが、これくらいの遅れでもいちいち案内するところが日本らしいところです。

そういえばですが、のぞみの車内販売が10月いっぱいでなくなるんですよね。新幹線積み込み前の車内販売用ワゴンを目撃することができました。この独特のワゴンも、これで見納めです。

ところで、iPhone 12が残り29％になりました。てことで、例のバッテリーで充電。20分弱充電したところで、iPhone自体は60％に。

その時のバッテリーの残量がこちら。見にくいですが、89％です。つまりiPhone 30％分が、こいつの11％分ということに。

とまあ、そんなこともしつつそこから2時間ほどかけて自宅に帰っていきました。

戦利品(？)の一覧です。
右上のパンフレット以外ですが、まず左上のはBEEPで買った「ハドソン伝説」という本。
その隣の「萌え萌え」の文字が見えるものは、会社用のお土産。その隣の「あきばな～な」と下の黄色い箱は家用のお土産。この黄色の箱を挟んで左右にあるのが子供用のお土産で、特に右側のはあきばお～で買った「論破くん」という、ひろゆきの声で「それってあなたの感想ですよね」などとしゃべる機械です。次男が大喜びでしたが、これちゃんと本人の許可、取ってるのかな？

そんな怪しげな品は置いておき、まともな？パンフレット系は御覧の通り。ChatGPT関連、エッジ端末、データ分析系がほとんどです。
ちなみに左下の濃い赤色のはKSYのRaspberry Pi 5のパンフ類、その上がAMDのカタログ。表に映っているのは、藤井聡太棋士。あの方、AMDのかんばんとなりつつありますよね。

ところで、BEEPで買ってきたハドソン伝説ですが、当時のハドソン社員(社長もいる)からのファミコン時代のハドソンソフトの作成秘話を集めたもので、かなりマニアックな同人誌です。
例えば、ブラウン管の特性を使って縦方向の解像度を見かけ上げてみせるテクニック？などが書かれておりました。うーん、マニアック過ぎる。

AMDからもらったノベルティで、こいつだけは役立ちそうな予感。
これ、下がキーボードのブラシ、上がディスプレイ用のクリーナーになっています。結構汚れやすいので、重宝しそうです。

ちなみに、この日歩いた歩数は2万1千歩超。いや、疲れました。

海洋堂　千葉フィギュアみやげ　幕張メッセ　【単品】

Googleが頭にかぶって文字を入力できる「帽子型キーボード」を発表

先日、「新しいSurface Go 4は法人モデル専用: EeePCの軌跡」の中でも書きましたが、出張などでは立ちながら入力する場面があるので、その時の入力方法をどうしようかと考えています(先の記事では、タブレット機の縦持ちソフトキーボードぽちぽちが有望)。
が、その入力方法の候補と言えるデバイスが出たかもしれません。

グーグル、頭にかぶって文字を入力できる“帽子型キーボード”を発表　エイプリルフールじゃありません - ケータイ Watch

帽子型キーボード、と聞いただけではなんのこっちゃというデバイスですが、要するに頭を動かして文字を選び、頭部を押すと入力されるという、そういう奇行・・・いや、機構です。
なお、正式名称は「Gboard 帽バージョン」というそうで。

これの本気度が、よく分かる動画ですね。ええ。

実際に使ってみたいと思うのが人情ですが、今のところ市販されてはおらず、ただしオープンソースで公開されてます。

Gboard 帽バージョン

ここから、まずはハードウェア部分は以下から。

mozc-devices/mozc-caps at master · google/mozc-devices · GitHub

そして、帽子部分は以下からそのデータを入手できます。

gnk2023_diy0920 - gboard_caps_cardboard.pdf

M5StickCやら3Dプリンターなどが必要なようなので、ちょっとうちでは無理そうです。
というか、使いやすいんですかね？

過去にも、文字通り「Gboard 棒バージョン」なんてのもリリースしてましたが、こっちは一字違いの同音名。紛らわしい。

そのうち、本当に使いやすいキーボードができるかもしれないので、そこは期待したいところです。

にしても、どうして今この時期にこんなものを発表したのでしょう？

どうやら10月1日が101、すなわち「101キーボード」の日だから、それにちなんだとのこと。エイプリルフールから半年ずれで出してきた、この冗談のようなキーボード。腕に覚えのある方は、ぜひ自作してその使い勝手に感動(？)してください。

M5StickC K016-C ESP32-PICOミニ開発キット

Raspberry Pi 5 発表、お値段は60ドル(4GBモデル)から

本日、いきなりRaspberry Pi 5が発表されました。

2倍以上高速化した「Raspberry Pi 5」。PCIeも搭載 - PC Watch

まず性能はRaspberry Pi 4の2倍以上となり、メモリーは4GB、8GBの2種類。お値段はそれぞれ60ドル、80ドル。およそ9000～12000円ほどということになります。

ちょっと特徴的なのは、PCIeを搭載したというところ。専用のアダプターを使えばM.2のSSDも使える模様。
SDカード以外はUSBでつなぐしか方法がないラズパイは、とにかくストレージが弱点だと言われ続けてきましたから、これでかなり状況が変わるんじゃないでしょうか。

日本でもスイッチサイエンスさんなどが販売する予定。価格は未定。

【発売日/価格未定】Raspberry Pi 5 / 8GB — スイッチサイエンス

今のところ(9/28 夜)、999,999円になってますけど、とりあえず仮の数値を入れておいたというところでしょうね。

最近は半導体不足のおかげで、ラズパイどころかJetsonすらも馴染みがなくなりつつあります。
久しぶりに風を吹かせることができるのか、このRaspberry Pi 5に注目です。

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「DXに挑む！はじめの一歩 ～デジタルリテラシーを身につけよう～」にて登壇

身バレしちゃうので、こっそり？紹介。

昨日、こんなセミナーが行われました。

「DXに挑む！はじめの一歩 ～デジタルリテラシーを身につけよう～」セミナーを開催します｜中部経済産業局

で、実はここで登壇しておりました。はい。

二人の内、もちろん、下の方です。

詳しくは書きませんが、他の方々が経営層向けの内容だったのに対し、こちらはどちらかというとボトムアップ的な話だったので、正直大丈夫かと心配になりました。が、意外と好評でしたね。

ちなみに、話の前座に出したのは、この記事の内容。

TensorFlowで「松本城」にすり寄ってくる自動運転カー作ってみた: EeePCの軌跡

私と機械学習の話として、切っても切れないエピソードなので。

会場には数十人、後日配信されるYouTubeにもかなりの人数が登録されていると聞きます。

つまり、デジタルというキーワードに、悩みを持たれている会社や団体が多いということは痛感します。

一方で、経済産業省、厚生労働省からも支援策があるという事実も知りまして、まさに国を挙げての課題だということも実感。

そんな方々相手に、こんな話して大丈夫だったんだろうか・・・？

ともかく、このブログでも2016年くらいから機械学習を学ぶ(遊ぶ)ネタを延々と続けてきましたが、それが結実したのかなぁという想いです。

とりあえず、疲れました。今日からまた、頑張ろう。

最短突破　データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック

忌まわしき暗黒の使者”G”を紫紺の炎に包みこの世から抹消せよ！的な装置

要するに、レーザーで忌まわしき「G」を狙い撃ちしてくれるという装置の作り方が書かれた論文が公開されているとのことです。

ゴキブリを自動で見つけレーザーで殺す装置　数万円で自作も可能：Innovative Tech - ITmedia NEWS

論文はこちら。

Full article: Selective neutralisation and deterring of cockroaches with laser automated by machine vision

※ 図はちょっと小さめにしております。特に１．の部分が見えにくいよう……

図を見れば分かりますが、要するにJetsonを使ってます。物体認識により「G」らしきものを見つけると、そこそこの出力のレーザー光で狙い撃ちするというもの。

なお、こちらの設計図はオープンソースで公開されているようです。

GitHub - Ildaron/Laser_control: Open-Source Laser for control mosquito, weed, and pest

ただし、家庭内での使用は推奨されていない模様。人の眼球を誤認識して攻撃されても困りますし。

もっとも、日本国内で1.6Wのレーザーを入手すること自体が難しいでしょうね。

代わりに水鉄砲辺りを使うのが無難かもしれません。

そういえば、これに似た装置を以前、作ろうと考えたことがありましたね。

TensorFlowを使って”ゴキブリ”探知機を作ろうとしてみた: EeePCの軌跡

結局は、使い物にならないものができただけでしたが。

この頃はYoloやSSDといった物体検出の手法が一般的ではなかった上に、PCやエッジ端末の能力も低かったですから、今の知識を総動員すれば、論文に頼らず作れそうではあります。

今はどちらかと言えば、Gよりはスズメバチの方が狙い撃ちさせたい昆虫No.1だったりするんですが、なかなか作ろうという情熱が湧きませんね。

Gやその他害虫に悩む方は、ぜひご参考になさってはいかがでしょうか？

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Raspberry PiでUSBマイクから連続録音させる

表題の通りです。Raspberry Piで録音させます。

とある仕事で、環境音を拾う必要性が出たため、一番手ごろなRaspberry Piを使おうと思った次第。

このため、

１．Raspberry Piを起動したら、録音開始

２．ある一定時間ごとのファイルを作っては、次々に保存していく

という、この2つの機能を有することが条件です。

１．については、/etc/rc.local あたりをいじって自動実行させればいいですが、２．についてはどうすればいいの？

と思って調べてみたら、思いの外、簡単でした。

ということで、手順を書いていきます。

と、その前に。

こういうものを買っておきました。USB接続のマイクです。なんと700円ほど。

Raspberry Piには、マイクがないですからね。USBで実装するのがもっともお手軽な方法。

にしてもこのパッケージ、どこかで見たような……妙に既視感があるので、過去に同じものを買ってる可能性があります。

で、こいつをシンプルに、USBポートにぶっ刺して起動します。

さて、録音する方法にもいろいろとあるんですが、一番手っ取り早いのは「arecord」というコマンドを使う、という方法。

今どきのRaspberry Pi OSには元々から入ってるみたいです。

まず、Raspberry Piにて、

＞ arecord -L

と入力。すると、

こんな感じの画面がずらずらっと出てきます。こいつの中で、最後の赤線の部分の名前を使います。

で、続いて、

＞ arecord --device "plughw:CARD=Device,DEV=0" --channels 1 --format S16_LE --rate 22050 --max-file-time 10 --use-strftime "%Y%m%d/%Y%m%d_%H%M%S_%v.wav"

と入力してやります。

少々長いですが、注意する点は

 --device の後ろに”(さっきのコマンドで調べた機器名)” を入れる

 --max-file-time の後ろに、区切りたい秒数を入れる(ここでは10秒おき)

の二つですかね。あとはそのまま使います。

なお、--rate の後ろの数値(サンプリングレート)を22050ではなく、44100を使いたいところですが、そうするとRaspberry Piがオーバーフローを起こしてしまうようで、上手くいきませんでした。

これを実行すると、あとは勝手に録音を開始、WAVファイルを生成し続けます。止めるときは、Ctrl＋Cにて。

すると、arecordを実行したディレクトリに日付のフォルダができて、その下に”(日付)_(時刻)_(No.).wav”みたいなファイルができているはずです。

これをPCにもっていき、音声を確認。

マイクがヘボなおかげか、ちょっと音が小さかったですね。

が、確かに10秒おきの録音ができておりました。

で、ここまでで、目的のことは可能になりました。

が、これでおしまいでは面白くないので、音声をヒートマップ化して確認してみます。

引用元が分からなくなってしまったのですが、とあるところから入手したコードを、ちょっとだけいじって利用。

import sys

import numpy as np

import librosa

import matplotlib.pyplot as plt

import scipy.io.wavfile

import librosa.display

#音声ファイル読み込み

args = sys.argv

wav_filename = "20220904_162319_01.wav"

rate, data = scipy.io.wavfile.read(wav_filename)

#16bitの音声ファイルのデータを-1から1に正規化

data = data / 32768

# フレーム長

fft_size = 1024

# フレームシフト長

hop_length = int(fft_size / 4)  

# 短時間フーリエ変換実行

amplitude = np.abs(librosa.core.stft(data, n_fft=fft_size, hop_length=hop_length))

# 振幅をデシベル単位に変換

log_power = librosa.core.amplitude_to_db(amplitude)

# グラフ表示

librosa.display.specshow(log_power, sr=rate, hop_length=hop_length, x_axis='time', y_axis='hz', cmap='jet')

plt.colorbar(format='%+2.0f dB')  

plt.title('スペクトログラム' ,fontname="MS Gothic")

plt.show()

これを使い、WAVファイルをスペクトログラム表示させます。

こんな感じになりました。

マイクの特性か、8000Hzに妙な筋が入りますね。

ラジオの音を拾わせていたんですが、まあまあの周波数分布が得られます。

こちらは、ご参考まで。

とりあえず、狙いとする環境音の収集・分析には使えそうな感触。

ただし、マイクだけはもうちょっといいものを使うのが推奨かなぁ、と感じます。今どきはリモート会議用にいいものが売られているので、それを使うのが良さげですよね。

コンデンサーマイク USBマイク PCマイク 単一指向性 PCゲームマイク ノイズ軽減 ミュートボタン LED指示ライト マイクスタンド付き Skype 録音 生放送 YOUTUBE ゲーム実況 在宅勤務に適応

2021年まとめ

そういえば今年は、自分用のデジタル端末をまったく買わなかった年ですね。

いや、厳密には全く買わなかったわけではないのですが……ジャンク品と家族用を除いた、自分用のものという意味ですが。

さて、年末恒例、今年の振り返りです。

【1月】

簡単にSFなCGが作れるツール「とてかんCG」を使ってみた: EeePCの軌跡

そういえば、こんなツール使いましたね。これ、今年の１月だったんですか。もっと以前かと思ってました。

最近は、全然使ってませんね。相変わらず、熱しやすく、冷めやすいです。

【2月】

AUKEY製バッテリー＆充電器、ケーブル2本到着: EeePCの軌跡

まったく外に行く機会がないというのに、モバイルな用品ばかりそろえてました。

去年買ったSurface Goを強化するために買ったのですが、今のところ、本来の出番はありません。

もし今、出張があれば、これを持ち歩くところなんですけどねぇ……東京はおろか、名古屋出張すらありませんし。

なお、この時買ったバッテリーは、ちょくちょく使ってます。

【3月】

久しぶりの大須(コロナ禍で2回目): EeePCの軌跡

大須に行きましたね。コロナ禍でもなんだかんだと、2度目です。

なお今年は8月と11月、そして12月にも、大須に立ち寄ってます。遠出ができない分、近場のここに立ち寄ることが多いです。

そういえば、今年はデジタル端末買ってないと書いてますが、こういうものは買っているんですよね。Xperia Z4。iPhone 6/6 Plusと同時期のスマホです。

2200円で買ったわりに、綺麗でした。デザインもいい。

が、遅すぎて使い物にならないんですよ、これ。我が家でもまだiPhone 6/6 Plusは使われているというのに、ここまで遅くはないですけどね。Androidってやっぱり、製品寿命が短いです。

【4月】

非接触温度計で”体温”を測ってみた: EeePCの軌跡

非接触温度計を買いました。一応、体温計ではありません。

が、体温計モードがついてます。

といっても、体表面温度＋4度という補正をやってるだけのようですが。

体温測定の時間がかかってしょうがないので、多少不正確でもいいから素早く測れるやつと思って購入したんですが。

結論からいうと、ワクチン接種の副反応時に、異常を検知できませんでした。37.8度の時に、36.7度と返してきました。

やはり、安物ですね。

【5月】

iPhone SE(第2世代)を購入: EeePCの軌跡

iPhone SE(第2世代)、買いました。

といっても、長男用です。

今でも元気に使われてます。速度面、バッテリーでは、まったく不満はないようです。

1TBのWD製M.2 NVME SSDとワイヤレス静音マウス買った: EeePCの軌跡

さて、自分向けとしては、こんなものも買ってます。

1TB M.2 NVME SSDです。メインPCであるGR1650TGF-T用に買いました。

元々が512GB SSDがついてましたが、やはり1TBはないと使い辛いですね。重宝してます。なによりもWD製ということで安心。Windows 11に変えた今でも、快適に動作してます。

【6月】

Jetson Nanoの固定カメラで人の動きを分析する「動線分析」をやらせてみた: EeePCの軌跡

そういえば、Jetson Nano 2GB版を買ったんですよ。

それを応用したのが、こちらの事例。

今年は物体検出の応用にちょくちょく手出ししてたのですが、今のところ、あまり役になってませんね。

来年くらいからでしょうか、この辺が使われだすのは。

USB-C to MagSafe2ケーブルと65W USB-C電源でMacBook Airを充電してみた: EeePCの軌跡

またしても、出張した時に備えた買い物をしました。

先に買ったこの65W電源と合わせて使えば、MacBook Airも持ち出しやすくなります。

が、先のモバイルバッテリー同様、未だにこいつの真価を発揮する使い方をできてません。

【7月】

月の土地、買いました: EeePCの軌跡

スケールだけは、過去最大規模の買い物です。

月のこの辺りに、1200坪の土地を買いました。

ただし、未だに現地に行けていないので、手に入れた実感がないのが残念です。

死ぬまでに、いけるかなぁ……

【8月】

SONYのCD/ラジオ/BluetoothスピーカーのCMT-X3CDを購入: EeePCの軌跡

前から欲しかったものを、ようやく手に入れました。

SONY製のBluetoothスピーカー兼ラジオ兼CDプレーヤーです。

予想以上に、ラジオの出番が多いです。Bluetoothスピーカーがメインだったつもりですが、気が付いたらラジオばかりつけてますね。

ということで、近頃はCDもよく使ってます。が、最初のローディングが遅すぎて、デジタル音楽に慣れ切った体には、ちょっと辛いかも。

第9回 ネット小説大賞 一次選考通過は2作品: EeePCの軌跡

性懲りもなく、今年もチャレンジしてます。

相変わらず2次通過はできなかったのですが、今回初めて、下記の連載中の作品が一次選考を通過しました。

新鋭艦隊のポンコツ旗艦の提督と戦乙女たち

なおこの作品、11月には1000pt、10万PV、100万文字を突破してます。

【9月】

在宅勤務用のUSB式ヘッドセット買ってみた: EeePCの軌跡

在宅ワーク用に、買いました。

うちのメインPCのGR1650TGF-Tのマイク端子が死んでいて、USB接続でないとヘッドセットが使えないことが判明。

もう何度か使ってますが、使い勝手は良好です。

怪しいパルスオキシメーター買ってみたんですが……: EeePCの軌跡

こんなものも購入。

どちらかというと、こういう製品の闇を暴いてやろうと思って買ったのですが、私の能力では暴けないほど、一見まっとうな動きをしてくれます。

なお、値が正確かどうかは、まったく分かりません。確かめるすべがないですから。

【10月】

エアコン設置のために机を片付けていたら、Windows黎明期の雑誌に魅了された件: EeePCの軌跡

エアコン設置のために、その真下にあるPC机を動かしたんですが、ついでにいろいろと整理整頓してたら、昔の雑誌が出てきて読みふけるという事案が発生。

例えば上の画像は28年前のベーマガですが、他のページを見ると「ああ、28年のコンピューターの発達ぶりは凄まじいものがあるなぁ」と感動するんですが、教育に関しては、ほぼ28年前と今で状況が変わっていないという……

ここだけ、現代の話をしているのかと思いました。ほんとに。

機械が発達しても、人間ってやつ(いや、日本の教育ってやつ)はほとんど変わっていないことの証左です。

【11月】

「新鋭艦隊のポンコツ旗艦の提督と戦乙女たち」が1000pt越えを達成: EeePCの軌跡

新鋭艦隊のポンコツ旗艦の提督と戦乙女たち

連載中の「新鋭艦隊のポンコツ旗艦の提督と戦乙女たち」という小説が、1000ptを超えました。

なお、この小説、8月のところにも書いた通り、10万PV、100万文字も超えております。

ネット小説大賞で1次も突破し(2次は落選……)、久々にいろいろと大台を超えた作品となりつつあります。

 Windows 11にアップグレードしてみた: EeePCの軌跡

メインPCであるGALLERIA GC1650TGF-Tを、思い切ってWindows 11にアップグレードしてみました。

不具合だらけでヒャッハーってなるのかと覚悟してましたが、思ったより安定してて拍子抜けです。

スタートメニューなどが大きく変わったものの、あれが使い易いとはあまり思えませんが……ただ、今どきのデザインになり、ちょっとだけ新鮮な気分を味わいました。

このブログのアクセス数がついに1600万PVに！: EeePCの軌跡

ブログのアクセス数が、1600万PVを超えました。

100万の桁を更新するのは、実に2年8か月ぶり。

Yogibo買いました: EeePCの軌跡

「人をダメにするクッション」に、ついに手を出してしまいました。

実は今年一番の散財は、これです。

昨年はいろいろ買ったためか、今年はあまり大物を買いませんでしたね。

なお、座り心地はなかなかです。

【12月】

12月は、いろいろと買いました。

まずは、Fire HD 10。

Fire HD 10を購入: EeePCの軌跡

お次は、iPhone 13。

iPhone 13買いました(ただし妻用): EeePCの軌跡

実は両方とも、妻用です。

12月に、自分向けに買ったのは、こいつ。

Traybo 2.0を買ってみた: EeePCの軌跡

yogiboで使うPCテーブルです。在宅勤務で使いましたが、リモート会議をこれでやると、映像が揺れますね。一人作業向けです。

気づけば、風呂上がりで足から汗が噴き出るときに、PCを湿気から守るとき以外は、あまり使ってませんね。

……というわけで、今年は静かな1年でした。

といっても、決して穏やかではありません。なんせ、まだコロナ禍ですから。

デジタル端末を買わなかったということもあるんでしょうが、特筆すべき何かがあったという年ではありません。

別に買おうと思ったものがなかったというわけではありませんが。実際、iPad miniの第6世代をどうしようかと思ったのは事実。

ところが、近所のApple専門店に行っても、入荷未定というありさま。まさに、モノ売ってるレベルじゃねえ、ですよ。ほんと。

来年は、こういうのが解消されているといいんですが。

今年も残すところ、あとわずか。

これが、今年最後の更新となります。

というわけで、皆さま、良いお年を。

Mr.PC (ミスターピーシー) 2022年2月号 [雑誌]

Raspberry Pi Zero 2 W 発表

名前からも分かる通り、Raspberry Pi Zero Wの後継です。

性能が5倍になった「Raspberry Pi Zero 2 W」 - PC Watch

性能的には、Raspberry Pi 3B＋並みだとどこかで見ましたが、クロックは落とされてるようですね。

とはいえ、個人的にはちょっと期待したんですが……メモリーがですね、512MBだそうです。

うーん、私の用途には1GBはないと使えないなぁ。ちょっと価格が上がってもいいから、1GB搭載モデルを出して欲しかった。

なお、日本での発売はまだ未定ですが、スイッチサイエンスさんのサイトを見ると、2200円で売る予定のようです。

ただしこの半導体不足のご時勢、どれだけ数がそろうかが不明です。年末までの出荷が20万個とか言ってますし。焼け石に水ですね。

半導体不足が叫ばれる昨今、この手の製品の値段がどんどんと上がりますね。早く下がってくれないかしらん。

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ケーブルクリップやらRaspberry Pi 4用ケース等を買ってみた

いろいろ買いました。

百均で買ったものと、Amazonから届いたものが入り混じってますが、順に紹介を。

これは、百均で買った結束バンド。

これ、たまに使うんですが、とうとう使い切ったので購入。それだけです。

で、これはケーブルクリップ。買う予定はなかったのですが、店頭で見て思わず購入。

と、いうのも、せっかくディスプレイアームを購入してスッキリしたはずの机の上が、このぴょんぴょんした充電ケーブル類で台無し感があったので、何とかしてやりたいとずっと思っていたところです。

が、こんな感じに、ディスプレイの下面に張り付けちゃえばすっきりするじゃん、と思った次第。

実際、」結構スッキリしました。

使うときは、こんな勢いで引っ張ればヨシ！

で、お次はこれ。

スマホの画面を拡大するっていう、虫眼鏡なやつです。

まあ、要するにこうやって……

スマホの画面が拡大……

とは、なかなかいきませんね。

このレンズ、中央以外はぼやけて、まるで見えません。

もっとも、これを買った目的は、こういう使い方をするためなんですが。

今度、会社でRaspberry Pi電子工作＋Pythonな講座をやるので、それをリモート(Zoom)で流そうと思ったら、拡大しないとダメそうだなと思って買ってきたやつです。

中央に持ってくることさえ忘れなければ、どうにか使えそうです。

とまあ、百均の品が前座を務めてくれましたが、いよいよここで本命登場。

端にあった小さな段ボール風の箱の中身は、Raspberry Pi ４用のケースです。これだけ、Amazonでの購入品です。

といっても、上下をアクリル板で囲むだけの簡単なやつ。

見た目は簡素ですが、作るのはこの通り、大変そうです。

このケースにしたのは、側面に隙があった方が、何かと便利そうだったから、というだけの理由です。

早速、組み立て開始。

ところがこのケースの説明文、めちゃくちゃ不親切です。

1コマ目からいきなりアクリル板の表面のフィルムをはがしてから、４本のねじを立ててくれ、プリーズ！

って、書いてあるんですが……

その台座のねじを置こうにも、どう見てもそのままではつきません。

その下から、ねじを通さなきゃいけない模様。

ですが、このアクリル板と台座ネジの間には、どの大きさのねじを使うのかが全く書かれていないので、

この中から、探すしかありません。なんという、不親切な……

で、分かったのは、この組み合わせで使えばいいということ。

Raspberry Piの台座部分のねじは上の細いやつ、ケース上下面をつなぐ長い台座のネジには、太いねじを使う模様。

これに気づけって、素人には無理です、絶対。

で、あっさりした説明書とは裏腹に、実際にはまず普通のネジを穴に通して、

台座となるこのねじを締め付けます。

これを4本分、繰り返します。これでようやく、台座部分が完成。

で、Raspberry Pi 4を載せて、ナットで締めると、

その外側に、長い台座ネジを取り付け。

一方、上面の方には、ファンを取り付けます。

で、あとはこれを外側の４本のねじに止めれば

と、その前に、カメラのフレキシブルケーブルを取り付けます。

で、上面を取り付けます。

これで、ケースは完成。

なお、CPUのヒートシンクとファンの間は、こんな関係です。

なんだかちょっと、ファンの位置がずれてますね。

ちなみに、ヒートシンクが2種類ついてました。

Raspberry Pi 4用と、3B＋用がついてました。

が、すでにヒートシンクがついていたため、これは使わずにとっておきます。

で、このケースにカメラを両面テープで固定したのち、以前、3COINSという300円均一の店で買ったスマホスタンドに取り付けます。

こんなことして、何をするのかといえば……

実はこれを使って、Raspberry Pi 4でmediapipeを動かして、人の姿勢を「数値化」してみようと思ってまして。

で、MediaPipeのコードを少し書き換えて、関節の一部の数値をCSVファイルとして出力するやつを作りました。

ちょっと見難いですが、椅子に座っている私を読み込んでおります。

数値もちゃんと、出力してました。

こいつを使って、ちょっと会社で遊んで(？)みようかと企んでます。

ということで、久々の百均 ＆ Raspberry Piケースネタは以上です。

また何かあれば(姿勢推定の話も含め)、このブログで報告します。

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