この記事では、私が実際に作ってきたホットサンドメーカーを使った食パンレシピをまとめています。 ホットサンドメーカーは、キャンプ道具のイメージが強いかもしれませんが、自宅の朝食や軽食づくりにもかなり便利です。外はカリッと焼けて、中は具材の水分が残るので、トースターとはまた違った美味しさが出ます。 このページでは、甘い系・おかず系・時短系に分けながら、まず試しやすいレシピも分かるように整理しました。 目的別のおすすめ 最初の1品なら、次のあたりが試しやすいです。 とにかく簡単に作りたい: ツナマヨサンド 朝食向けの定番から試したい: ハムエッグサンド おやつ系を試したい: チョコバナナサンド ちょっと変わったものを作りたい: しらすトースト レシピ一覧 甘い系・おかず系・時短系の3グループで整理しています。気分や作りたい場面に近いところから選んでください。 Sweet 甘い系 おやつや軽食向け。甘い具材で作りやすく、ホットサンドメーカーの楽しさを気軽に試しやすいグループです。 まず試しやすい: チョコバナナサンド 甘い系の一覧へ Savory おかず系・食事系 食事として満足感が高いグループ。朝食だけでなく、昼食や軽めの夕食にしたい時にも向いています。 まず試しやすい: ハムエッグサンド おかず系の一覧へ Quick 時短・定番系 忙しい朝でも作りやすいグループ。家にある材料で組みやすく、短時間で仕上げやすいレシピを入れています。 まず試しやすい: ツナマヨサンド 時短系の一覧へ 甘い系 おやつや軽食向けのホットサンドです。甘い具材で作りやすく、まず試しやすいレシピをまとめています。 チョコバナナサンド おやつにピッタり。ものすごく簡単に作れて、とても美味しい定番の甘い系ホットサンドです。おやつや軽食にどうぞ。 ＼作り方はこちら／ チョコバナナサンド ▼ 作り方は動画でもご覧いただけます。 動画を再生 アップルパイ風！りんごホットサンド 食パンでも、りんごとシナモンでアップルパイの風味を簡単に楽しめます。パパッとできるので、朝食やおやつにおすすめです。 ＼作り方はこちら／ アップルパイ風！りんごホットサンド ▼ 作り方は動画でもご覧いただけます。 動画を再生 おかず系 食事として満足感が高いホットサンドです。具材がしっかり入るので、朝食だけでなく昼食や軽めの夕食にも向いています。 ...

ホットサンドメーカーで作る、サンドイッチ以外のレシピの紹介です。今回は山芋チーズ焼きの作り方をご紹介します。 お酒のおつまみレシピとして作ってみました。しかもホットサンドメーカーを使って焼きますので、手間が省けてキャンプ料理としても良さそうです。ぜひご参考ください。 山芋チーズ焼きの材料 食材 分量 山芋 (長芋や大和芋) 2cm厚4切れ ナチュラルチーズ 適量 バター 10g 黒胡椒 少々 長芋だと水っぽくシャキッとした歯応えになります。大和芋だとホクホクして、じゃがいもと似た食感になりますね。山芋はお好みで選んでみてください。 バターがなければ、オリーブオイルなどの油を大さじ1で大丈夫です。 付け合わせにピクルス前提で作t他ので塩は使いませんでしたが、塩気が必要な場合は足してください。 山芋チーズ焼きの作り方 山芋の表面を洗い、皮付きのまま厚さ2cmにカット ホットサンドメーカにバターを入れ、加熱する フタを閉じて山芋の両面がキツネ色になるまでよく焼く 山芋の上にチーズを乗せ、フタをしてひっくり返す フタを開けながら、チーズがこんがりするまで焼く フタをしてひっくり返し、反対面を軽く焼く 最後に黒胡椒をまぶして完成 Note ホットサンドメーカーを裏返すときは、バターが飛び散る可能性があるので、洗い場などで反転させましょう。 付け合わせに きゅうりのピクルス を添えると、チーズの脂っこさが消えるのでパクパク食べられますよ！お酒も進んじゃいますね^^ また、黒胡椒の代わりに 大葉の塩漬け を乗せても美味しです！ ハイネケンの思い出 それにしても久々にハイネケン呑みましたが、美味しいですねぇ🍺 何でこんなに美味しいんでしょうね。スーパーで買った瓶の裏をよく見ると、キリンがハイネケンからライセンスを得て製造してるんですね〜💡 はじめての海外一人旅がオランダ航空機でして、機内サービスでハイネケン頂いたんですが、その時も衝撃的な美味しさでしたよ。 関連アイテム このレシピで使いやすい道具をまとめておきます。ホットサンドメーカーがあると、山芋チーズ焼きのようなパン以外の料理も手軽です。 ホットサンドメーカー

日本のきゅうりで作れる、白ワインビネガーを使ったきゅうりのピクルスの作り方です。ガーキンが手に入らなくても、普段のきゅうりをスティック状に切って、冷ましたピクルス液に漬ければ一晩で食べられます。保存は常温ではなく冷蔵保存にします。 このレシピのポイントは次の3つです。 日本のきゅうりでも作れる 冷蔵庫で一晩置けば食べられる 白ワインビネガーと水を同量にして、酸味を強くしすぎない きゅうりのピクルスは、夏にきゅうりを多めに買ったときの使い道としても便利です。おつまみや付け合わせにそのまま出せますし、余ったピクルス液はポテトサラダやドレッシングにも使えます。 きゅうりのピクルスのレシピ・作り方 ＜材料（900ml瓶）＞ 材料 分量 備考 きゅうり 3本 A 白ワインビネガー 250ml ピクルス液 A 水 250ml ピクルス液 A 砂糖 50g ピクルス液 A 塩 大さじ1（15g） ピクルス液 にんにく 1片 唐辛子 1本 ローリエ 1枚 クローブ 4粒 なくても可 900mlの保存瓶 にちょうど収まる分量です。材料Aはピクルス液になります。酸味は、白ワインビネガーと水を同量にすると食べやすくなります。もっと酸っぱくしたい場合は水を少し減らし、まろやかにしたい場合は砂糖を少し増やして調整します。 ＜作り方＞ 保存容器や調理器具は煮沸消毒しておく きゅうりとハーブ類もさっと熱湯にくぐらせて、表面を殺菌消毒する ピクルス液を作るために材料Aを鍋に入れ、一煮立ちさせたら冷ましておく きゅうりを3等分して、さらに縦に4等分する きゅうりとハーブ類を保存瓶に詰め、冷めたピクルス液をヒタヒタに注ぐ 冷蔵庫で一晩置いたら完成 ＜動画＞ レシピ動画はYouTubeの キッチンノート channel で公開中です。ぜひこちらの動画もご参考になさってみてください。 動画を再生 きゅうりのピクルスの実践 ここからは実際にきゅうりのピクルスを作っている様子をご紹介いたします。 ...

ホットサンドメーカーで作る、サンドイッチ以外のレシピの紹介です。今回は「お好み焼き」を作ってみました！以前、ホットサンドメーカーを友人に貸したら、ホットサンドメーカーで広島焼きを作ってたので、それに触発されてお好み焼きを焼いてみました。 おたふくの「お好み焼きこだわりセット」 を使ってパパッと作ります。 この記事で紹介する「お好み焼き」の特徴 関西風お好み焼き 生地がかふわふわ 卵の香りが引き立つ ホットサンドメーカーで作る！お好み焼きのレシピ・作り方 ＜材料（1人分・2枚）＞ 食材 分量 準備 A お好み焼き粉 60g A 水 80cc A キャベツ 150g 粗みじん切り A ネギ 20g みじん切り A 卵 1個 A 天かす 10g 豚バラ肉 1枚 一口サイズにカット 青のり 適量 おたふくソース 適量 サラダ油 大さじ1 ＜作り方＞ ボウルに材料Aを入れ、空気を含ませるように混ぜ合わせる ホットサンドメーカーに油をひき、フタをせずに中火で3分焼く 豚バラ肉をのせひっくり返し、フタを閉じたまま4分焼く またひっくり返して、フタを開けたまま3分焼き上げる おたふくソース、青のりをかけて完成 ＜動画＞ レシピ動画はYouTubeの キッチンノート channel で公開中です。ぜひこちらの動画もご参考になさってみてください。 ホットサンドメーカーでお好み焼きの実践 キャベツの切り方で、お好み焼きの味が大きく変わります。実際に千切りキャベツで焼いてみたところ、生地が柔らかくなめらかすぎて、キャベツが入っているのかどうかわからない感じになります。 そこで、1cm〜1.5cm角くらいの粗みじん切りにすると、キャベツのシャキシャキ感も楽しめ、何よりも空気層ができて生地がふっくら焼き上がります。 キャベツの切り方、1cm角の粗みじん切りがおすすめです。 関西風お好み焼きではキャベツの切り方は粗みじん切りで、生地に対するキャベツの量が多い のだそうです。 ...

Pythonで動画の手ぶれ補正をするライブラリ「VidStab」を試した記録です。OpenCVベースの補正を、短いコードで動かせるのが便利なところです。 この記事では、VidStabの基本的な使い方、補正後に出る黒いボーダーを reflect で目立たなくする方法、逆に補正が向かない動画の例をまとめます。Pythonやシェルを使って動画編集を自動化していく企画の第二弾です。 VidStab（Python Video Stabilization） VidStabモジュールは、コアにOpenCVを使用した動画の手振れを修正できるプログラムになります。OpenCVへの理解がなくても、VidStabを利用すれば手っ取り早く手ぶれ補正ができますのでご安心ください。 vidstab と OpenCV のインストール Python3.xで動作させていきます。vidstabをpipでインストールします。 $ pip install vidstab vidstabを動かすにはOpenCVも必要になりますので合わせてインストールしてください。 $ pip install opencv-python $ pip install opencv-contrib-python VidStab で手ぶれ補正する それではさっそく、VidStab で手ぶれ補正してみましょう。自転車に乗りながらスマホをチェストマウントして撮影した動画になります。 元動画（左）ではブレブレだった映像も、手ぶれ補正後はだいぶマシになったように感じます。 プログラムは次のとおりです。たったの数行で手ぶれ補正ができちゃいます。 from vidstab import VidStab stabilizer = VidStab(kp_method='ORB') stabilizer.stabilize(input_path='../build/in.mp4', output_path='../build/out_orb.avi') VidStabを使えば、驚くおほど簡単に手ぶれ補正した動画が作れちゃいますね！ ただし注意点としまして、avi 形式で保存しないと機能しませんでした。 黒いボーダーを reflect（反射）で埋める 手ぶれ補正すると、端の部分に黒い隙間ができてしまいます。黒い部分を含めないように MoviePyなどでCrop処理しても良いのですが、VidStabのreflect（反射）機能を使うことで目立たなくさせることもできます。 from moviepy.editor import * from moviepy.video.tools.segmenting import findObjects import moviepy.video.fx.all as vfx import os def crop(clip, region, margin = 50): w,h = clip.size # clip = vfx.crop(clip, x1=(w/4), width=(w/2)) clip = clip.set_mask(region.mask).set_pos(region.screenpos) clip = vfx.crop(clip, x1=(margin), width=(w - margin * 2), y1=(margin), height=(h - margin * 2) ) return clip.resize(region.size) if __name__ == "__main__": # im = ImageClip("splitter_720x1280.png") im = ImageClip("../assets/splitter_800x900.png") # Loacate the regions, return a list of ImageClips regions = findObjects(im) # region ( リージョン): 範囲、領域、分野、(身体の)部位の意味 print(len(regions)) # ←これが0なら、マスク画像の作成で何か間違ってる。（黒枠でちゃんと囲えてないとか、透過だとダメで白黒でやる） clip1 = crop(VideoFileClip("../build/out_orb.avi", audio=False), regions[0]) clip2 = crop(VideoFileClip("../build/out_orb_reflect.avi", audio=False), regions[1]) final_clip = CompositeVideoClip([clip1, clip2], im.size).subclip(0.5, clip2.duration - 0.5) out_path = "../build/pip_orb_reflect.mp4" final_clip.write_videofile(out_path) os.system('open ' + out_path) 他にもkp_method には replicate（複製）が指定できますので各自で試してみてください。 ...

この記事は、FFmpegコマンドを直接書くのに疲れた人が、PythonでサクッとカットやテロップやBGMミックスまで自動化するための入門メモです。 MoviePyはコアにFFmpegを使いつつ、Pythonらしいオブジェクト指向で VideoFileClip(...).subclip(...).write_videofile(...) のようにつなげて書けるので、動画編集ソフトを開かずに同じ加工を繰り返したいときに向いています。 まず手を動かすなら、後述の 指定時間でカット からどうぞ。1分尺の動画から数秒だけ切り出して書き出すだけなら、10行ほどで済みます。 準備 Pythonやシェルを使った動画編集の第一弾としまして、MoviePyでの動画編集をご紹介していきます。MoviePyの全体像や最新情報は 公式ドキュメント にまとまっていますので、ご覧ください。 次のような動画フォーマットを元に、MoviePyで動画を編集していきますね。 項目 値 サイズ 1280 × 720 エンコード H.264、 AAC MoviePyのインストール pipでMoviePyをインストールしましょう。Pythonは3.x系を使っていきます。 本記事のサンプルは from moviepy.editor import * や subclip を前提とした 1.x 系で書いています。2.x 系ではインポートパスや一部APIが変わっておりサンプルがそのままでは動かないため、バージョンを固定してインストールしてください。 $ pip install "moviepy<2" なお、MoviePyのコアでは ffmpeg のバイナリを呼び出します。OS側に ffmpeg が入っていない場合は事前にインストールしてください（macOSなら brew install ffmpeg、Ubuntuなら sudo apt install ffmpeg）。 それではMoviePyの使い方、プログラミング例をご紹介していきます。 指定時間でカット from moviepy.editor import * start = "00:00:03" # 開始時刻 end = "00:00:06" # 終了時刻 final_clip = VideoFileClip("in.mp4").subclip(start, end) final_clip.write_videofile( "split.mp4", codec='libx264', audio_codec='aac', temp_audiofile='temp-audio.m4a', remove_temp=True ) 音が出ない時の対処 write_videofile に何も指定しないと、環境によっては音が落ちて書き出されることがあります。MP4 で配るなら audio_codec='aac' と一時ファイル名 temp-audio.m4a を明示しておくと安定します。書き出し後はQuickTime / VLCなどで実際に音が出るかも軽く確認しておくのがおすすめです。 ...

自炊でスキャンしたPDFを「テキスト検索できるPDF」に変換したい——この記事ではそのための手順を解説します。 処理の流れは次のとおりです。 自炊PDF → pdftoppm → PNG画像（ページ毎）→ tesseract → テキスト埋め込みPDF（ページ毎）→ pdfunite → 完成PDF この記事では tesseract を使って手動で処理します。tesseract はOCRエンジン単体のため、PDFをいったんページごとの画像に変換してからOCRをかけ、再度PDFに結合するという手順を取ります。 tesseract（OCR） はじめに、画像データから文字を認識してPDF化するtesseract（OCR）を使ってみましょう。 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract tesseractのインストール macOSの場合は、brewでインストールできます。 デフォルトでは英語のみしか認識できませんので、日本語にも対応するように tesseract-lang を合わせてインストールします。 $ brew install tesseract tesseract-lang インストール後、バージョンを確認してみましょう。 $ tesseract -v tesseract 5.2.0 leptonica-1.82.0 libgif 5.2.1 : libjpeg 9e : libpng 1.6.37 : libtiff 4.4.0 : zlib 1.2.11 ... メモ: 上のバージョン出力は記事執筆時（2022年）のものです。brew upgrade 後は異なるバージョンが表示されます。 日本語が使えるか確認するには、--list-langs オプションが便利です。 $ tesseract --list-langs List of available languages (3): eng jpn jpn_vert jpn が含まれていれば日本語OCRが使えます。 ...

はじめに この記事は、劣化した写真や画像を深層学習でノイズリダクションしつつ高画質化するコマンドラインツール waifu2x を、macOS の Homebrew からインストールして使った記録です。 上の写真左は荒い画質でしたがwaifu2xでコンバートすることで、写真右のようにノイズが減りなめらかで自然な画像になりました。 対象読者は、低画質しか残っていない素材画像を Photoshop などのGUIアプリではなくシェルでサクッと変換したい人 です。インストール手順（macOS / Homebrew）、-t（type）-s（scale）-n（noise）など各オプションの使い方、写真とフィルム写真への変換例を順番にまとめます。 2026年時点での注意点 オリジナルの nagadomi/waifu2x は2018年でメンテナンスが止まっており、本記事で使っている macOS 向け派生版 imxieyi/waifu2x-mac や Web サービス waifu2x.udp.jp も、現在は更新が滞っていたり一時的にアクセスできない場合があります。新規に使う場合は次の点に注意してください。 Homebrew からインストールできても、macOS の世代によっては動作確認が取れていないバージョンに当たることがあります。Apple Silicon 環境では Rosetta 経由の挙動になるなど環境差が出やすいので、まずは小さい画像で出力を確認してから本番の素材に使うのが安全です。 Web サービス版（waifu2x.udp.jp など）は、有志運営のため恒久的に使える前提では設計しないでください。業務利用や継続利用が必要な場合はローカルで動かせる手段を確保しておくのが安心です。 2026年現在は、より新しい AI ベースの超解像・アップスケールツール（Real-ESRGAN 系派生など）も登場しています。本記事は当時の手触りを残すための記録として読んでいただき、新規導入時は他の選択肢と比較するのがおすすめです。 ウェッブ宇宙望遠鏡 Wikipedia より 昨日、NASAのジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のニュースが話題に上がりました。はるか遠方にある天体を、今までにない高精度な画像で捉えることができたのだとか。ウェッブ宇宙望遠鏡は赤外線で観測しているらしく、個人的には興味がわくところです。 さてそんな中、宇宙に関することをネットサーフィンしていて、JAXAの論文 「宇宙科学情報解析論文誌: 第9号」 にたどり着きました。論文の中では「あかり」という衛星で観測した 解像度の低い画像を、高解像度に変換するアルゴリズム が紹介されていました（「あかり」もまた赤外線を使って観測するようです）。 論文の数式は正直さっぱりでしたが、この手のプログラムはすでにGitHubにありそうだと思い調べてみたところやはりありました。それが「waifu2x」です。 この写真のように劣化した画像（右）をwaifu2xで復元（左）してみました。いかがでしょうか？ざらつきがなくなり、くっきしりして見えますよね？すごいと思いませんか！？ 画像編集ソフトによくある、アンチエイリアスやシャープネスといった処理とも違います。 「waifu2x」では機械学習を使っているようです。第3次AIブーム以降、機械学習を使ったアルゴリズムが流行ってますよね。クライアント側の負荷を無視すれば、将来の圧縮技術として使えるのでは！？なんて思ったりしますがどうなんでしょうか。 waifu2xとは waifu2xは深層畳み込みニューラルネットワークを使って、アニメの画像や写真などに対して画像スケーリングやノイズリダクションを行うプログラムです。 （機械学習などのむつかしいことを知らなくても、プログラムは簡単に使えますのでご安心ください。） 作者は nagadomi さんで、waifu2xの初版は2015年10月11日です。2018年で開発は止まっておりますが、MIT licenseでGitHubにてオープンソースで公開されてます。 https://github.com/nagadomi/waifu2x waifu2xの語源は、「Waifu」は理想的な女性キャラクターに対して用いられるアニメスラングで、「2x」は2倍を意味することからきてます。 apt-get でインストールするのでUbuntuやRaspberry PiなどDebian系Linuxで動かすことが前提のようです。ですがオープンソースで公開されているのでforkの数も多く、いろんな有志の方々によって iOS や macOS 、 Python でも動くような改造版がリリースされてます。さらに ウェブサービス版 も存在します。 本記事では、macOSのbrewでインストールできる waifu2x-mac を使ってみます。 ...

クロスバイクのタイヤを自分で交換するやり方を解説します。今回はチューブ交換はせず、外側のタイヤだけを コンチネンタルの700x25C へ交換しました。初めてのタイヤ交換では、タイヤの向き、チューブの噛み込み、空気圧、ブレーキ戻しの確認が大事です。ロードバイクでも近い手順で作業できるので、写真を見ながら順番に確認してみてください。 はじめに 私はTREKの7.4FXを長年愛用してます。このクロスバイクはもともと、700x32Cの太めのタイヤでしたが、32Cから28Cへと段階的に細くしていき、今では25Cで走行してます（クロスバイクのタイヤの標準サイズは700x28C）。 この冬しばらく自転車に乗っていなかったら、いつのまにかタイヤが裂けていることにめっちゃ気づきます。 走行中にタイヤを痛めたような記憶はなく、交換してから一年足らずでしたので不思議な感じです。値段の安いタイヤがいけなかったのでしょうか？ クロスバイクのタイヤを交換する手順 外側のみのタイヤを交換する手順 は次のとおりです。 クイックリリースを外す ブレーキを外す ホイールを外す タイヤの空気を抜く 古いタイヤを外す 新しいタイヤをはめる チューブの噛み込みを確認する 空気を入れる タイヤとブレーキを戻す それではクロスバイクのタイヤ交換を行っていきます。 タイヤ交換が初めての方は、 前輪から交換したほうが簡単 です。解説の写真では前輪と後輪がごっちゃになってますが、ごめんなさい。また、チェーンとスプロケットの脱着作業は知識不足のため、説明を割愛させていただきますm(_ _)m タイヤ交換する前に、安全で作業しやすい場所を確保しましょう。また、サドルバッグなど邪魔な装備品は外しておきましょう。 クイックリリースを外す タイヤの軸についている、クイックリリースと呼ばれるレバーを引っ張りますとタイヤが簡単に緩みます。 後はネジを回して外してしまいましょう。 クイックリリースハブ（クイックレリーズハブ）はなくさないように保管します。バネの方向なども忘れないようにして下さい。 ブレーキを外す Vブレーキのリード管を持ち上げて外します。 伝わりますでしょうか？ブレーキの両側をぎゅっとして、リード管と呼ばれる硬いパイプを上に持ち上げると簡単にブレーキが宙ぶらりんになるはずです。 ホイールを外す ここまできたらホイールごとフレームから外せます。 前輪をはずしました。 後輪の場合はチェーンが絡んでくるのでやっかいですが、YouTube動画などを観てなんとか頑張ってください( ˊᵕˋ ;)💦 タイヤの空気を抜く ホイールを外したら、タイヤの空気を盛大に抜いてしまいましょう！普段できない作業なのでなかなか快感です！（笑） 古いタイヤを外す ここでタイヤレバーの登場です！ テコの原理を使ってひとつをスポークに引っ掛け、もうひとつのタイヤレバーを少しずつ移動させてリムからタイヤをはみ出させます。 片面だけですが、タイヤをリムの外に出せました。 あとは手作業でタイヤを外せます。今回はチューブを交換しませんので、チューブは残して外側のタイヤを完全に取り除きます。 こちらが破れていた部分です。 破れたタイヤの裏側です。 このまま走行していたらチューブと地面が触れ、すぐにパンクしてましたね。 事前に気づけてよかったです。これから走行前に、こまめなタイヤのチェックしようと思いました。 新しいタイヤをはめる それでは新品のタイヤに交換しましょう！キレイなタイヤだとテンションが上りますね！ コツとしましては、空気を入れるバルブ部分が最後になるようにはめていくとよいです。 また、タイヤには「向き」があります、上から見たときに、タイヤの「ハ」の時の向きが進行方向になるようにセッティングしてください。 片面のタイヤをリムにはめ込む 方向に気をつけて、新しいタイヤをチューブというかリムの上にかぶせてしまいます。ここは手作業でイケます。 つぎに、タイヤの片面だけをリムの内側へはめ込みます。ここもなんとか手だけでイケるところでしょうか？ 反対面のタイヤをリムにはめ込む 今度はホイールを裏返し、反対の面も同様にタイヤをリムへはめ込んでいきます。 反対面は、はめ込みづらいのでタイヤレバーを使います。 ちょっと分かりづらいので、この部分を動画で撮影しました。 ▼▼▼タイヤレバーを使ってタイヤをリムにはめていく作業の様子です▼▼▼ バルブ部分に気をつけて！ さいごにバルブ部分のはめ込みです。 この部分はチューブがタイヤに挟まれやすいのでご注意ください！（当然ですが、チューブを挟み込んだ状態で走行するとパンクします） ...

はじめに この記事では、ESP32 と MH-Z19C CO2センサ を UART で接続し、CO2濃度を読み取る方法をまとめます。配線、ライブラリ、サンプルコード、ゼロ点校正まで確認したあと、UART通信の基本も整理します。 MH-Z19C はUARTまたはPWMで値を取り出せますが、この記事ではライブラリを使ったUART方式で進めます。ESP32側ではハードウェアシリアル2を使い、センサの TX と RX の向きを間違えないことが重要です。 こんなことをやります。 CO2センサ（MH-Z19C）とESP32でCO2濃度の測定 CO2センサの校正 気象庁のCO2濃度データをグラフ化 MH-Z19Cで使われているUART（シリアル通信）の解説 先に要点 ESP32では、MH-Z19Cの TX を GPIO16 (RX2)、RX を GPIO17 (TX2) へつなぎます サンプルコードでは mhz19_uart ライブラリを使い、getCO2PPM() でCO2濃度を読みます ゼロ点校正は環境の影響を受けるため、やみくもに実行せず用途に合わせて扱います CO2濃度の話は換気の目安として扱い、この記事ではセンサの使い方と実験記録を中心にします つかうもの はじめに、この記事で使うものをご紹介します。 MH-Z19C 秋月電子通商で販売しているMH-Z19Cを使いました。 MH-Z19Cセンサは、 赤外線を使って空気中のCO2濃度を測定 します。MH-Z19Cセンサからデータを読み取るには、UART通信または、PWMで値を読み取る方法があります。本記事ではもっとも簡単な方法として、既存のライブラリを使ってUART方式でMH-Z19からCO2濃度を読み取る方法をご紹介いたします。 MH-Z19Cの概要 MH-Z19Cでは、UARTまたはPWM信号を読み取ってCO2濃度のデータを読み取ります。 今回はライブラリを使用しますが、ライブラリの仕組みとしてはUART通信でデータを読み取ってます。UARTについて記事の最後でくわしく解説してます。 MH-Z19Cの仕様 項目 値 電源電圧 5V 測定レンジ 400~5000ppm 消費電流 40mA以下、最大125mA インターフェース電圧 3.3V 出力 シリアルポート(UART、TTLレベル3.3V)、PWM MH-Z19Cライブラリのインストール MH-Z19CとUARTで簡単にやり取りできるライブラリを使用します。こちらの「nara256/mhz19_uart」を使わせてもらいました。 https://github.com/nara256/mhz19_uart 上記のページからzipでダウンロードして解凍してください。それをArduinoのライブラリディレクトリへ移動すればOKです。 私はPlatform IOで開発してますので、ディレクトリ構造は次のように配置しました。 . ├── include │ └── README ├── lib │ ├── README │ └── mhz19_uart │ ├── MHZ19_uart.cpp │ ├── MHZ19_uart.h │ └── examples │ └── demo │ └── demo.ino ├── platformio.ini ├── src │ └── main.cpp └── test └── README MH-Z19CだけでなくMH-Z19Bでも使えます。また、このライブラリはArduinoとESP32のどちらでも使うことができます。UART通信ですので、Arduinoの場合はソフトウェアシリアルを、ESP32の場合はハードウェアシリアルを使用します。配線だけ間違えないように注意してください。 ...