MuseSDKにCppSharpを試してみた

github.com

C/C++用のライブラリをC#用にラップしてくれるライブラリ

MuseSDKC#向けのサンプルが無かったので試してみた。

 

NuGetでインストールしてさくっと使える様になるかと思ったが↓のエラー

Muse-IOがMuse2016に対応されるまではいろいろ試してみる

The query API is not registered. Assuming no instances are installed.
The query API is not registered. Assuming no instances are installed.
The query API is not registered. Assuming no instances are installed.
Parsing libraries...
Parsed 'libmuse-uwp.lib'
Parsing code...
Error parsing 'muse.h'
C:/libmuse_6.0.0/windows/include/api/conversions.h(21,20): error: use of undeclared identifier 'Platform'
C:/libmuse_6.0.0/windows/include/api/conversions.h(21,36): error: blocks support disabled - compile with -fblocks or pick a deployment target that supports them

C:/libmuse_6.0.0/windows/include/api/conversions.h(21,38): error: block pointer to non-function type is invalid
C:/libmuse_6.0.0/windows/include/api/conversions.h(30,46): error: use of undeclared identifier 'Platform'
C:/libmuse_6.0.0/windows/include/api/conversions.h(30,62): error: blocks support disabled - compile with -fblocks or pick a deployment target that supports them

C:/libmuse_6.0.0/windows/include/api/conversions.h(30,64): error: block pointer to non-function type is invalid
CppSharp has encountered an error while parsing code.

 

gist44c8bc15eb932e218ec8982daa87905a

 

Tensorflow GPU版インストールメモ(Ubuntu16.04 + GeForce GT 730M)

環境

必要なソフトウェアのインストール

sudo apt-get install openssh-server git vim libssl-dev

nouveau を無効化

sudo sh -c "cat << ETX > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
ETX" && cat /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

sudo sh -c "echo 'options nouveau modeset=0' > /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf" && cat /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
sudo update-initramfs -u
sudo reboot

cudaのインストール

sudo service lightdm stop
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_linux-run
chmod 755 cuda_8.0.44_linux-run
sudo ./cuda_8.0.44_linux-run --override
sudo apt-get install nvidia-367 --reinstall
sudo reboot

cuDNNのインストール

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
登録後、ダウンロード

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz cuda/
sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/lib/
sudo cp -a cuda/include/* /usr/local/include/
sudo ldconfig

pyenvのインストール

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv

設定を追加

echo 'export PYENV_ROOT=$HOME/.pyenv' >> ~/.bash_profile
echo 'export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bash_profile

設定を適用

source .bash_profile

 

Python&Tensorflowのインストール

pyenv install 2.7.11
pyenv global 2.7.11
pip install tensorflow-gpu

pyenv install 3.5.1
pyenv global 3.5.1
pip install tensorflow-gpu

Windows版MindWaveProxy

f:id:flet:20170108131406p:plain

Chromeアプリが今後Chrome OSのみのサポートとなるらしいので、Windows向けのMindWaveProxyを作成

ThinkGearConnectorに接続して受信した脳波をWebSocketで送信します

JSON形式での脳波の記録も可能です

インストール

ペアリング

MindWaveProxyの起動

  • ThinkGearConnectorとMindWaveProxyを起動

f:id:flet:20170108140058p:plain

f:id:flet:20170108131406p:plain

グラフの表示

MindWaveProxy Viewer

f:id:flet:20170108134236p:plain

FF14のエモートテキスト・コマンド一覧

FF14のエモートテキスト・コマンド一覧ページ

FFXIV Emotes

f:id:flet:20170107013815p:plain

軽く調べてみて最近追加されたエモートのテキスト一覧が見つけられなかったので作ってみた。

自分の持ってないエモート・GC敬礼・テキストが表示されないエモートは抜けてます。

Amazonで購入できるポータブル脳波計&SDKまとめ

NeuroSky MindWave Moble

SDK

 

ミューズ(muse

SDK

 

Emotiv Insight

SDK

 

Emotiv EPOC+

SDK

 

MindWaveProxy v0.2

MindWaveProxy v0.2

変更点

[viewer]

  • グラフの描画方法を変更
  • WebSocketの接続先を指定可能に
  • グラフの描画速度を指定可能に

ダウンロード

MindWaveProxyからmindwave_proxy_v02.crxをダウンロード

インストール

  • 以下の記事のインストールを参考

 

Python版OpenCVを動かすVMを作った

毎回、環境構築が大変すぎるのでVMを起動するだけでOpenCVを動かせるようにした。

各種バージョン

手順

以下をインストール

インストール後、以下のコマンドを実行

mkdir -p ~/vms/opencv
cd ~/vms/opencv
vagrant init fleth/ubuntu-14.04_python2.7.6_opencv3.1; vagrant up --provider virtualbox

これでPythonOpenCVの準備は完了です。
今後は作業したディレクトリで以下のコマンドでVMを起動・ログインしてPythonOpenCVを利用できます。

vagrant up
vagrant ssh

参考