ニコニコ動画で以下の動画をみて、 SURF(Speeded Up Robust Features)というものを知りました。 『はちゅね召喚プログラム』 『【パッケージから】巡音さんがやってきた【召喚】』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm5519371 『拡張現実(AR)を自作ソフトウェアでやってみた・なんでもマーカー編』 http://www.nicovideo.jp/watch/sm6834013 SURFというものを使えば、あらかじめ用意したテンプレート画像と カメラで撮影した画像の特徴点を対応づけできるみたいです。 SURFは、OpenCVで利用できるみたいなので触ってみました。 『OpenCV 1.1を導入&SURFを動画で | happymeme』 http://www.happymeme.com/?p=84 ↑この方のソースを使わせてもらい、起動
6. 画像特徴量の変遷 第一世代 第二世代 第三世代 対象物全体 局所情報 局所情報のつな 輝度分布 SIFT がり wavelet SURF Haar-like Joint Haar-like HOG Joint HOG Shapelet 1990年代 2000 - 2005 2006 - 現在 7. 局所特徴量 SIFT 1999 •Google の論文で言及http://www.esprockets. com/papers/www2008-jing-baluja.pdf。ただし、アルゴリズムが著作 権で守られている。C#ライブラリ libsift, OpenCV SURF 2006 SIFT の処理速度改良版。OpenCV haar-like特徴 2001 近接する2 つの矩形領域の明度差 Haar- 顔認識に用いられ(OpenCVの顔検出) like HOG(Histogram o
高速特定物体認識手法を用いたモバイルデバイスでのリアルタイム AR 吉 田 悠 一† 安 倍 満 † モバイルデバイス上でリアルタイムで動作する “Augmented Reality” を実現する,高速でメモリ 効率の良い特定物体認識手法を提案する.特定物体認識とは,入力画像に映る対象と,同一の物体が 映っている画像をデータベース内から探し出す処理のことであり,中でもデータベース中の参照画像 と,入力画像との対応点を求めることで画像検索を行う手法がよく知られる.この対応点の情報から, 参照画像に対する入力画像の相対位置関係が計算できるため,この手法はマーカーレス AR に広く応 用されている.しかしながら,計算能力の低いモバイルデバイス上で実現するためには,次の2つの 課題が残っている.一つ目の課題は,対応点の探索のために必要な局所特徴量の計算コストが大きい 点である.二つ目の課題は,特
情報処理学会の学会誌『情報処理』の2008年9月号(Vol.49, No.9)に「3日で作る高速特定物体認識システム」という特集記事があります。OpenCVを用いた面白そうなプロジェクトなのでレポートにまとめてみようと思います。3日でできるかはわからないけど。 残念ながらこの記事はPDFを無料でダウンロードすることができません(CiNiiでオープンアクセス可能になったみたいです)。なので会員以外で元記事が読みたい人は図書館でコピーする必要があるかも・・・また、2009年9月号の人工知能学会誌にも物体認識の解説「セマンティックギャップを超えて―画像・映像の内容理解に向けてー」があります。こちらも非常に参考になりますが同様にPDFが手に入りません・・・。他にもいくつかわかりやすい総説論文へのリンクを参考文献にあげておきます。 物体認識とは 物体認識(object recognition)は、画
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は,特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである. 検出した特徴点に対して,画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため,イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている. 本稿では,SIFT のアルゴリズムについて概説し,具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する.また,SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する. Scal
まとめる必要が出てきたので。せっかくなので公開することに。 調べてみると、海外と日本で同じような技術が出来ていることがわかります。言語の壁は厚いなー ずんずん追記中。足りないことがあればコメントくださるととてもうれしいです。 //20081020::PTAMについて加筆しました。一番下のほうです。最近工学ナビからリンクされ始めたらしくアクセスがたくさんきています。はしもとさんありがとうありがとう。 //20090404::全体的な見直しとPTAMについて追記 ARToolKit ARToolKitとは ARToolKitは,ARアプリケーションの実装を手助けするC言語用のライブラリです. ARToolKitを使うと,紙に印刷されたパターンをカメラで読み取り,その上に3Dオブジェクトをオーバーレイ表示するアプリケーションが簡単に作れます. 本来は非常に敷居の高い技術なのですが,このライブラリ
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 小枝正直, 最終変更リビジョン: 374, 最終変更日時: 2008-07-01 22:52:37 +0900 (火, 01 7月 2008) ■ カメラ,ビデオファイル OpenCVでは,実際のカメラや動画像ファイルからキャプチャを行ったり,逆に画像列を動画像ファイルとして書き出したりすることが可能である. カメラからの画像キャプチャ cvCreateCameraCapture, cvQueryFrame 指定された番号のカメラから画像をキャプチャして表示する #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <ctype.h> int main (int argc, char **argv) { CvCapture *capture = 0; IplImage *frame = 0; double w = 3
iPhoneやiPadが今の所人気があることもあり、そのアプリケーション実装言語であるObjective-Cを触ってみようかと思うプログラマはまだそれなりにいるだろうし*1、特に注目していなかったけど今更ながら業務都合で……という事情の人もいるだろう。というか後者は私のことだ。 プログラミング経験者でもMacでの開発経験(の前にMacを使ったこと)が無い場合、概ね次の点が障壁となると思う。 開発用のMacの入手 Mac全般の使い方 Xcodeでの開発の方法 Objective-Cの言語本体にまつわる部分の知識 使用するライブラリ/フレームワークの知識 実は意外と複数の分野にまたがっている。まあ今までC言語でファームウェアやライブラリを書いてきた人をいきなりMFCを使ったWindowsアプリ開発に放り込むようなもので、アレもコレも不慣れなことばかりでストレスがたまってしまう。 私の場合、開発
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