設備のマニアどっとこむ

python-fitbitで奥さんの活動量を測る

うちの奥さんが歩数などが測れるfitbitをもっていたのでpythonでapiをたたいてみることにしました。

けっこう設定がめんどうです…

はじめにOAuth 2.0 Client IDとClient Secretを取得します。

https://dev.fitbit.com/login

続いてgithubで各ファイルをダウンロード

https://github.com/orcasgit/python-fitbit.gi

fitbitのライブラリをインストールします。（必要に応じてpip3にしてください）

pip install fitbit

pip install cherrypy

※ちなみにラズパイでライブラリをインストールしようとするとバージョンが違うと怒られます。

sudo pip3 install cherrypy　とするとエラーが出てしまいます。

jaraco.collections requires Python '>=3.6' but the running Python is 3.5.3

こちらの記事を参照にpythonのバージョンアップをしました。

https://intellectual-curiosity.tokyo/2019/12/07/raspberry-pi%E3%81%A7python%E3%82%92%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%87%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95/

githubでダウンロードしたgather_keys_oauth2.pyを実行するのですが、
このときOAuth 2.0 Client IDとClient Secreをコマンドの後に入力します。

python gather_keys_oauth2.py [client_id] [client_secret]

コンソールにrefresh_token とaccess_tokenが出てくるのでメモしておきます。
あとはOAuth 2.0 Client IDとClient Secret含めpythonコードに埋め込んでいきます。

歩数取得の例です。

import fitbit

CLIENT_ID = "******************"

CLIENT_SECRET = "***********************"

ACCESS_TOKEN = "*********************"

REFRESH_TOKEN = "*****************************"

authd_client = fitbit.Fitbit(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET

,access_token=ACCESS_TOKEN, refresh_token=REFRESH_TOKEN)

authd_client.intraday_time_series('activities/steps', base_date="2020-05-03", detail_level='1min', start_time="12:00", end_time="14:00")

すると、結果はこちら

{'activities-steps': [{'dateTime': '2020-05-03', 'value': '3806'}],
'activities-steps-intraday': {'dataset': [{'time': '12:00:00', 'value': 0},
{'time': '12:01:00', 'value': 20},
{'time': '12:02:00', 'value': 0},
{'time': '12:03:00', 'value': 0},
{'time': '12:04:00', 'value': 0},
{'time': '12:05:00', 'value': 0},
{'time': '12:06:00', 'value': 10},
{'time': '12:07:00', 'value': 15},
{'time': '12:08:00', 'value': 10},
{'time': '12:09:00', 'value': 16},
{'time': '12:10:00', 'value': 27},
{'time': '12:11:00', 'value': 10},
{'time': '12:12:00', 'value': 0},
{'time': '12:13:00', 'value': 0},
{'time': '12:14:00', 'value': 16},
{'time': '12:15:00', 'value': 0},
{'time': '12:16:00', 'value': 43},
{'time': '12:17:00', 'value': 34},
{'time': '12:18:00', 'value': 36},
{'time': '12:19:00', 'value': 1},
{'time': '12:20:00', 'value': 0},
{'time': '12:21:00', 'value': 7},
{'time': '12:22:00', 'value': 22},
{'time': '12:23:00', 'value': 0},
{'time': '12:24:00', 'value': 11},
{'time': '12:25:00', 'value': 11},
{'time': '12:26:00', 'value': 14},
{'time': '12:27:00', 'value': 15},
{'time': '12:28:00', 'value': 6},
{'time': '12:29:00', 'value': 14},
{'time': '12:30:00', 'value': 41},
{'time': '12:31:00', 'value': 19},
{'time': '12:32:00', 'value': 6},
{'time': '12:33:00', 'value': 14},
{'time': '12:34:00', 'value': 0},
{'time': '12:35:00', 'value': 98},
{'time': '12:36:00', 'value': 98},
{'time': '12:37:00', 'value': 107},
{'time': '12:38:00', 'value': 90},
{'time': '12:39:00', 'value': 87},
{'time': '12:40:00', 'value': 109},
{'time': '12:41:00', 'value': 99},
{'time': '12:42:00', 'value': 85},
{'time': '12:43:00', 'value': 28},
{'time': '12:44:00', 'value': 11},
{'time': '12:45:00', 'value': 15},
{'time': '12:46:00', 'value': 0},
{'time': '12:47:00', 'value': 0},
{'time': '12:48:00', 'value': 15},
{'time': '12:49:00', 'value': 81},
{'time': '12:50:00', 'value': 9},
{'time': '12:51:00', 'value': 87},
{'time': '12:52:00', 'value': 80},
{'time': '12:53:00', 'value': 65},
{'time': '12:54:00', 'value': 21},
{'time': '12:55:00', 'value': 28},
{'time': '12:56:00', 'value': 11},
{'time': '12:57:00', 'value': 25},
{'time': '12:58:00', 'value': 46},
{'time': '12:59:00', 'value': 42},
{'time': '13:00:00', 'value': 67},
{'time': '13:01:00', 'value': 40},
{'time': '13:02:00', 'value': 51},
{'time': '13:03:00', 'value': 45},
{'time': '13:04:00', 'value': 0},
{'time': '13:05:00', 'value': 71},
{'time': '13:06:00', 'value': 72},
{'time': '13:07:00', 'value': 34},
{'time': '13:08:00', 'value': 42},
{'time': '13:09:00', 'value': 26},
{'time': '13:10:00', 'value': 0},
{'time': '13:11:00', 'value': 0},
{'time': '13:12:00', 'value': 0},
{'time': '13:13:00', 'value': 55},
{'time': '13:14:00', 'value': 116},
{'time': '13:15:00', 'value': 104},
{'time': '13:16:00', 'value': 72},
{'time': '13:17:00', 'value': 0},
{'time': '13:18:00', 'value': 25},
{'time': '13:19:00', 'value': 51},
{'time': '13:20:00', 'value': 0},
{'time': '13:21:00', 'value': 0},
{'time': '13:22:00', 'value': 20},
{'time': '13:23:00', 'value': 52},
{'time': '13:24:00', 'value': 73},
{'time': '13:25:00', 'value': 85},
{'time': '13:26:00', 'value': 95},
{'time': '13:27:00', 'value': 69},
{'time': '13:28:00', 'value': 60},
{'time': '13:29:00', 'value': 24},
{'time': '13:30:00', 'value': 27},
{'time': '13:31:00', 'value': 9},
{'time': '13:32:00', 'value': 10},
{'time': '13:33:00', 'value': 0},
{'time': '13:34:00', 'value': 15},
{'time': '13:35:00', 'value': 8},
{'time': '13:36:00', 'value': 0},
{'time': '13:37:00', 'value': 0},
{'time': '13:38:00', 'value': 0},
{'time': '13:39:00', 'value': 19},
{'time': '13:40:00', 'value': 34},
{'time': '13:41:00', 'value': 18},
{'time': '13:42:00', 'value': 24},
{'time': '13:43:00', 'value': 18},
{'time': '13:44:00', 'value': 20},
{'time': '13:45:00', 'value': 25},
{'time': '13:46:00', 'value': 0},
{'time': '13:47:00', 'value': 34},
{'time': '13:48:00', 'value': 36},
{'time': '13:49:00', 'value': 92},
{'time': '13:50:00', 'value': 114},
{'time': '13:51:00', 'value': 107},
{'time': '13:52:00', 'value': 67},
{'time': '13:53:00', 'value': 0},
{'time': '13:54:00', 'value': 25},
{'time': '13:55:00', 'value': 0},
{'time': '13:56:00', 'value': 0},
{'time': '13:57:00', 'value': 0},
{'time': '13:58:00', 'value': 0},
{'time': '13:59:00', 'value': 0},
{'time': '14:00:00', 'value': 0}],
'datasetInterval': 1,
'datasetType': 'minute'}}

奥さんの歩数が１分ごとにわかりました！！

うーん、GPSも取れるcharge 4ほしいな…

→'21/3/27 ゲットしました！

[0回]

Raspberry pi4をビデオ会議の拠点にした話

　covid 19 virusの影響で在宅勤務されている方も多くなり、急にZoom等のビデオ会議をする機会が増えたと思います。

全員テレワークだと個人同士でテレビ会議をすると接続に時間がかかったり、待ちが出てきてしまいます。
やはり拠点があったほうが使いやすいと思ったので今回Raspberry pi4でやってみることにしました。

まずはRaspbianにZoomをインストールしようと思ったのですが、残念ながらできませんでした。

https://www.raspberrypi.org/forums/viewtopic.php?t=254367
↑ラズパイコミュニティのあいだでもやってみようとした人はいるみたいですがやはりブラウザで固まってしまってうまく動作しません。（一応Linux用のZoomはあるみたいですが…）

とりあえず下記の手順でOSをRaspbianではなくubuntuにしてみました。

①microSDカードをフォーマット
新品のmicroSDカードならいいのですが、Raspbianで使用していたものとなるとパーテーションが区切られてしまい、うまくフォーマットできない場合があります。
→SD Card Formatterでフォーマットしました。
https://www.sdcard.org/jp/downloads/formatter/

②ubuntu LTEをダウンロードしてmicrSDへ書き込み

https://ubuntu.com/download/raspberry-pi
↑ここからダウンロードします。
ここで気をつけなければいけない事があるのですが、そのままファイルをコピーしてもubuntuがbootしません。　ダウンロードしたファイルがubuntu-mate-18.04.2-beta1-desktop-arm64+raspi3-ext4.img.xzであれば7-Zip File Manager等で解凍しbalenaEtcherで書き込みます。

↑解凍すると.imgに拡張子が変わっているのでそれを選択しmicroSDカードへ書き込んでください。(microSDは３２ギガはないとつらいかも…)

③raspbery pi4で立ち上げ
無線が使用できないので有線LANをつなぎ、

Raspberry piで立ち上げると…

おおっ　動いた。

ログインもパスワードもubuntuなのですが、新しいパスワードを聞いてくるので設定してください。

ここまでだとCUIしか使えないのでGUIのubuntuをインストールします。

sudo apt install ubuntu-mate-desktop

もう少し！

…と思いきや、ubuntu版のZoomもインストールできませんでした。
ほかにもskype等もダメだったのですがgoogleのhangoutだけは動きました。

chromeもインストールできなかったので（なんでや）Chrominiamをインストールしました。

sudo apt install -y chromium-browser
sudo apt install -y pepperflashplugin-nonfree
sudo update-pepperflashplugin-nonfree --install

④hangoutでビデオ会議
あとはgoogle hangoutのページでログインすればビデオ会議ができます。
立ち上げっぱなしにすれば拠点として使用できます！！

※ubuntu初期設定ではHDMIから音がでないので
「/boot/firmware/usercfg.txt」設定ファイルにdtparam=audio=on　を１行加えてください。

https://raspida.com/ubuntumate-on-rpi4b
↑今回参考にしたページです。カメラはロジクールのHD 720Pを使ってます。

まだubuntuでいろいろ試せてないですがRaspbianよりサクサク動く印象です。しかしながら、かなり勝手もちがって悪銭苦闘しています。ラズパイらしい使い方ができればまた紹介したいと思います。

→'21/05/05 ラズパイからzoomつかえました！！

[0回]
３Dプリンタでマスクを作った話

いや～　流行ってますねコロナ。　もう仕事もテレワークでほとんど外に出ないんですが、家のマスクがだんだん無くなってきました。　

いつまでこの騒ぎが続くかわからず、ちょっと不安だったので３Dプリンターでマスクを作ってみることにしました。

3Dプリンター　XYZプリンティングの公式ページに３Dデータが公開されています。
これを使ってみました。

https://www.iguazu-xyz.jp/knowledge/trend_02

↑けっこうでかい。　サポート必須です。

４～５時間はかかったかも…　

できた！！

内側にガーゼを入れて完成！！

使用感は…

absでやったのですがちょっと臭いです。あと内側のサポートをきれいにとらないとちくちくしてイタイ。　

↑ゴムをつけるところが非常に壊れやすい…。

まあどうしようもないときに使うしかないやつですね！！

だいぶフィラメントが無くなるので自己責任でやってください！！

[0回]
opencvでAI学習用画像の作成

最近画像データをAIに入れていろいろやっているのですが、サイズであったりビット数であったり
制限が多いです。今日はメモとしてopencvを使った画像処理をまとめてみました。
※opencvをインストールしている前提となります。参考にした記事

①動画から１コマずつの画像に変換するコード
import cv2
import os
def save_all_frames(video_path, dir_path, basename, ext='jpg'):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
if not cap.isOpened():
return
os.makedirs(dir_path, exist_ok=True)
base_path = os.path.join(dir_path, basename)
digit = len(str(int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))))
n = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:

cv2.imwrite('{}{}.{}'.format(base_path, str(n).zfill(digit), ext), frame)
n += 1
else:
return
save_all_frames('動画のpath', '出力する画像のpath', 'ファイル名', 'png')

②画像をグレースケールで読み込み、リサイズするコード
import cv2
img = cv2.imread('読み込む画像のpath/ファイル名')
width,height=100,100
img = cv2.resize(img,(width, height))
cv2.imwrite('出力する画像のpath/ファイル名’)

③さらに２値化するコード
import cv2
img = cv2.imread('読み込む画像のpath/ファイル名')
width,height=100,100
img = cv2.resize(img,(width, height))
threshold = 100
ret, img_thresh = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret,img_otsu = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("img_otsu",img_otsu)
cv2.imwrite("出力する画像のpath/ファイル名",img_otsu)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

③０００.png、００１.pngといった連続する画像を順番にリサイズ、２値化するコード
　（１００個まで）
import cv2
import numpy as np
for i in range(100):
img = cv2.imread("読み込む画像のpath/{0:03d}.png".format(i), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
width,height=100,100
img = cv2.resize(img,(width, height))
threshold = 100
ret, img_thresh = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret,img_otsu = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_OTSU)
#cv2.imshow("img_otsu",img_otsu)
cv2.imwrite("出力する画像のpath/%03.f"%(i)+".png",img_otsu)

Mnistとか基本データセットであることが多いので自前のデータを扱う場合はopencvはマストです！！

[0回]
- AI
- 2020/03/29 14:47
- 0
グラボをヤフオクで売った話（価格間違え→再度出品）

前回マイニングをしなくなったPCをケースに収めたのですが、３枚グラボが余ってしまったので売ることにしました。

ヤフオクに出したのはgeforce palit 1070。まあヤフオクの相場では１万６０００円程度なので
まずは１万で設定してみました。　

一瞬で落札されたのですが、間違えてヤフオクフリマの定額で価格設定してしまっていたのに気づきました。
すぐに謝罪→返金→出品取り消しをして再度出品しました。

↑自動的に非常に悪い評価がつきます。トホホ。

気を取り直して再度出品！！（はじめは右側でやってました）

１９０００円で売れました！！　　

[0回]