プログラミング – Critical Cycling

リアルタイムBGMシステム(19)

先月実装したアプリケーションを、渋谷周辺のライド映像で動作させた。これまでは自然豊かなザンビアのルサカの映像を使用していたが、人工物にあふれた東京の交通量の多い場所ではアプリがどのような挙動を示すのか興味があった。映

これまで開発ツールの支援としてChatGPT（Codex）を継続的に使用してきたが、Codexが生成するコードでは、アプリケーションの動作が著しく重く、まともな操作が難しく改善が必要な状況だった。そこで、試験的にコード生

今回も引き続き前回のシステムアップデートになる。物体の色情報の差異を検出し、その差異が一定の閾値を超えたときにmidi信号が送信される。しかし、映像のカメラが動くことで意図しない色の差異が検出されてしまうという問題があ

先月の記事で「動画情報から物体の色情報の差異を検出し、一定の閾値を超えると信号を出力するアプリケーションで、理想的なリズム検出が可能か」という問いがあった。そこでGPTと一緒に、Mac用アプリケーションのデモ版を制作した

リアルタイムBGMシステムのアプリ「DetectorOSC」を公開したが、物体検出モデルについては、標準的なYOLOv8モデルをCoreMLに変換して使用していた。そのため、パソコン、テレビ、人、ボトル、コップなどの一般

DetectorOSCをリリースしてから2週間以上が経過し、App Storeランキングも17位まで上昇した。リリース後に実際にアプリを使用した方々と直接お会いし、フィードバックや意見を頂戴する機会があった。これにより、

前回からシステム構造をSwiftに移行したが、実装にはSwiftとUIKitを使用して記述していた。UIKitはiPhoneの登場と共にリリースされた歴史あるフレームワークである。現在では新しいフレームワークとしてSwi

今までの開発環境(Web、Python)では、処理が重くモバイル端末の発熱問題もあったためApple エコシステムで作動するネイティブアプリケーションにプログラムを移行している。筆者にとって初めてのSwift環境での開発

寒い冬の昼下がり、自転車のコード詩を作ろうと思った。普段まったくないことだが、朝から立ちくらみがして、外出を控えていたからだ。普段ではない心身であれば、普段にはない行動をしたくなる、ってこと。とは言え、コード詩が何であり

ソニーの簡易モーション・キャプチャmocopiを身体に取り付けて、自転車に乗ろう。カラフルな6つのセンサーをスマートフォンに接続し、手首、足首、頭、腰に取り付ければ、すぐに身体の動きをデジタル化してくれる。従来のセンサー

これまでプラクティカルと銘打ってきた投稿では、文字通り、実践の中から視野を広げる試みとしてきた。本来なら、背景を説明し、なぜ実践するのか、順を追っていくことが他者への理解になるはずだが、多かれ少なかれ、面白そうだから、思

サイクリングでの楽しい出来事や美しい景色は写真に残しておきたいもの。普段は大活躍するiPhoneも、これが冬になると操作が怪しくなる。特に厚手の手袋では、画面のタッチ操作ができないし、側面のボタンを押すのも難しいからだ。