구차니의 잡동사니 모음

도대체 얼마나 신경을 안쓰고 살았길래..

2018년 4월 펌웨어.. 3년전 ㄷㄷ

파워가 생각외로 비싸서 내 돈 주고 사라고 하면 못 살 것 같고

라즈베리 4 나온 시점에 3를 3대 놓고 쓰고 있음 ㅋㅋ

(tensorflow lite 크로스 빌드용으로 사용 중)

나야 계정이 동일해서 상관은 없다고 볼수는 있지만

그래도 마음에 안드네?

전환을 안하면 로그인 자체를 못하게 해버리니 이런 그지 깽깽이들 -_-

으아 돈 ㅠㅠ

별거 한 것 없는데 1.9만

역시 우라나라 의료보험의 위대함이라고 해야하려나 ㅠㅠ

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]