구차니의 잡동사니 모음

아오 은근히 빡세게 만들어 놨네

현재 배터리는 부풀어서 그런가 좀 벌어지고 있고

배터리 규격은 801525 200mAh 3.7V 3천원

두께 8mm 가로 15mm 세로 25mm 규격인 것 같은데

두께가 조금 더 얇으면 좋으려나?

아니면 부푼게 티나게 딱 맞는게 좋으려나?

요즘은 11번가가 옥션보다 싸네..

[링크 : http://www.11st.co.kr/products/2682015302] 3000

751517 4500원

두께 7.5mm 가로 15mm 세로 17mm 규격 100mAh 흐음..

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=C251390145]

아무튼 선을 적당히 잘 옮겨서 다시 넣었긴 한데

배터리가 부풀면서 PCB가 휘어 칩 안테나에 영향을 준건 아닌가 조금 의심..

일단은 안되던게 되니 좋긴한데 배터리 상태를 보니 불안하네..

새로 사는거 vs 배터리 구매 + 택배비 ㅠㅠ

+

cheerson 드론꺼는 100mAh인데 4500원 선..

이건 200mAh인데 2900원.. 방전율 차이인가?

[링크 : http://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=B775220616]

변수 추적해보니 그게 그거인가?

  int output = interpreter->outputs()[0];
  TfLiteIntArray* output_dims = interpreter->tensor(output)->dims;
  // assume output dims to be something like (1, 1, ... ,size)
  auto output_size = output_dims->data[output_dims->size - 1];

    const float* detection_locations = interpreter->tensor(interpreter->outputs()[0])->data.f;
    const float* detection_classes=interpreter->tensor(interpreter->outputs()[1])->data.f;
    const float* detection_scores = interpreter->tensor(interpreter->outputs()[2])->data.f;
    const int    num_detections = *interpreter->tensor(interpreter->outputs()[3])->data.f;

    //there are ALWAYS 10 detections no matter how many objects are detectable
    //cout << "number of detections: " << num_detections << "\n";

    const float confidence_threshold = 0.5;
    for(int i = 0; i < num_detections; i++){
        if(detection_scores[i] > confidence_threshold){
            int  det_index = (int)detection_classes[i]+1;
            float y1=detection_locations[4*i  ]*cam_height;
            float x1=detection_locations[4*i+1]*cam_width;
            float y2=detection_locations[4*i+2]*cam_height;
            float x2=detection_locations[4*i+3]*cam_width;

            Rect rec((int)x1, (int)y1, (int)(x2 - x1), (int)(y2 - y1));
            rectangle(src,rec, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);
            putText(src, format("%s", Labels[det_index].c_str()), Point(x1, y1-5) ,FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);
        }
    }

typedef struct {
  int size;
#if !defined(__clang__) && defined(__GNUC__) && __GNUC__ == 6 && \
    __GNUC_MINOR__ >= 1
  int data[0];
#else
  int data[];
#endif
} TfLiteIntArray;

typedef union {
  int* i32;
  int64_t* i64;
  float* f;
  char* raw;
  const char* raw_const;
  uint8_t* uint8;
  bool* b;
  int16_t* i16;
  TfLiteComplex64* c64;
  int8_t* int8;
} TfLitePtrUnion;

typedef struct {
  TfLiteType type;
  TfLitePtrUnion data;
  TfLiteIntArray* dims;
  TfLiteQuantizationParams params;
  TfLiteAllocationType allocation_type;
  size_t bytes;
  const void* allocation;
  const char* name;
  TfLiteDelegate* delegate;
  TfLiteBufferHandle buffer_handle;
  bool data_is_stale;
  bool is_variable;
  TfLiteQuantization quantization;
} TfLiteTensor;

[링크 : https://android.googlesource.com/platform/external/tensorflow/.../tensorflow/lite/c/c_api_internal.h]

현재 소스에서는 common.h 로 옮겨진듯

[링크 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/c/common.h]