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大谷翔平
cvl-robot.hateblo.jp
(まだ書きかけ) 今、ネットワーク越しに動画データを送りたいと考えたときに、どうしてもWEBRTCがその候補に挙がってきます。WEBRTCのライブラリやサービスは山のようにあるのですが、進歩が速いことを理由に行き届かないことが多くて、どれもこれも中途半端で問題だらけです。 まずWEBRTCが何なのかを把握するために、次の4つぐらいの区別が付くようにしとく必要が有ります。 ・WEBRTC(P2P): 1対1で繋ぐとき。(もともとの設計。簡単。) ・WEBRTC SFUサーバー: サーバーを中心の媒介として複数間をつなぐとき (・WEBRTC MCUサーバー): サーバーを中心の媒介として処理をさせつつ複数間をつなぐとき。使う機会はあまりなさそう。 ・WEBRTCクライアント: ユーザーがWEBRTCを使うときのインターフェース インターネットに繋いでNAT越えをするときには、次も知っておく必
Intel RealSense D435のデプスキャリブレーションの方法を調べていきます。 資料 まず目を通すべき重要な資料はこれです。 https://www.intel.com/content/dam/support/us/en/documents/emerging-technologies/intel-realsense-technology/RealSense_D400_Dyn_Calib_Quick_Start.pdf Intelの技術資料は、まとまっているようでまとまっていません。似たような文書が散乱していて欲しい情報を得るのに、一瞬戸惑ってしまいます。 もう少し細かい情報を調べたいときに見る資料はこちらです。 https://www.intel.com/content/dam/support/us/en/documents/emerging-technologies/inte
[適当に編集中] 今のところ順番に意味はありません。後で整理するかも。良いページがあったら教えてもらえると、ありがたいです。 Seamless-Virtual Reality News shiropen.com Mogura VR www.moguravr.com 中国語のニュースサイト www.leiphone.com 中国語でのまとめ。言葉はわからないけど、このサイトは、業界界隈の世界中のニュースが充実している。日本でも、一か所に情報を集約したこのようなニュースサイトが必要なのではないか? jstの中国の科学技術ポータル www.spc.jst.go.jp 日経ロボティクス 超高額な雑誌 techon.nikkeibp.co.jp マイナビニュース・テクノロジー news.mynavi.jp 機械の目が見たセカイ -コンピュータビジョンがつくるミライ news.mynavi.jp コン
(編集中) OpenCV3.1でSfm(ストラクチャーフロムモーション)がモジュールとして採用されたそうです。 いつものようにWindows環境で適当に動くところまでやってみようと思い立ったところ、素晴らしい先行事例の記事がありました。VisualStudio2013で動いたそうです。とても心強いですね。この記事では、VisualStudio2015でやろうとした時の差分をまとめていこうと思います。 qiita.com Ceres Solverのビルド 最初にgoogleの非線形最適化ライブラリCeres Solverをビルドします。最初に必要なソースコードを集めます。ダウンロード後、解凍してフォルダ名を修正してください。 1.Ceres SolverのVisual Studio用プロジェクト。 GitHub - tbennun/ceres-windows: An easy to use
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
OpenCV3.0にSIFTやSURF以上の性能であると評判の高いデスクリプターのAKAZE/KAZE[2][3][4][5]が採用されるそうです。これをopenframeworksのaddonのofxCv経由で動かしてみたいと思います。 opencv3.0alphaのwindows版プリビルド版[1](ダウンロードリンクは[1]のページ下側)をE:\opencv300にインストールしたとします。ソースコードのパスは、 E:\opencv300\sources\samples\cpp\tutorial_code\features2D\AKAZE_match.cpp です。テスト用の画像graf1.png, graf2.pngとホモグラフィ―行列H1to3p.xmlは一つ上の階層にあります。 ofxCvをOpenCV3.0でも使えるようにするための準備 openCV3.0では、いくつかの定数
キネクトのデプスを見慣れた目で見ると、ステレオカメラのデプス推定精度の低さはつらいものがあります。ステレオ画像の精度向上のための様々なアルゴリズムの提案があり、最近評判の物に位相限定相関(POC)を用いたステレオマッチングがあります。一般的にPOCは2つの類似画像の位置ずれを検出するために使われています。 位相限定相関関数(Phase Only Correlation) ステレオでないPOCがOpenCVで実装されている[2]そうなので、まずこれを見てみましょう。参照するソースコードは、\opencv249\sources\modules\imgproc\srcの下のphasecorr.cppです。その中で、cv::Point2d cv::phaseCorrelate(InputArray _src1, InputArray _src2, InputArray _window, doubl
ステレオ対応点探索の前に、左右の画像を平行化します。 カメラキャリブレーションの状況のよって、平行化は3つの方法に分けられます。 1.内部・外部パラメータ両方ある場合 2.内部パラメータのみある場合 3.両方無い場合[1] 特徴点の対応[2][3][4]から、findFundamentalMat関数でF行列を求めて、stereoRectifyUncalibrated関数でホモグラフィ変換行列を求めて、warpPerspective関数で画像変換。 [追記2017/10/29] 素晴らしいページ qiita.com 2や3で上手くいけば簡単なのですが、よほどうまくやらないと上手くいきません。 3を[1]で紹介されている方法でテストしてみましょう。ただし、opencvの現在のバージョンは特徴点の取り扱い方が変更されているので[2][3]を参考に書き換えます。 [入力画像] left01.jpg
いろいろ順序が前後していますが、キャリブレーションボードを使ったいわゆる普通のステレオキャリブレーションをOpenCVでやる方法を確認します。OpenCV3.0以降ではcv::Matが標準として扱われるようになり、cvMatやIplImageは使われなくなっていく流れのようですので、OpenCVのc++版exampleのstereo_calibを参考にすることにします。 ソースコードの場所は、 C:\opencv248\sources\samples\cpp\stereo_calib.cpp です。OpenCVのプロジェクトのビルドには一晩ぐらい時間がかかってしまいますので、新しいプロジェクトを作って、ソースコードをコピーしてきて自分でビルドした方がてっとり早いです。 同じフォルダにある ・left01.jpg~left14.jpg、 ・right01.jpg~right14.jpg、 ・
RICOHのTHETAが来たので、全方位画像をOpenGLで表示出来るようにしてみます。いつものように、openFrameworksのpointCloudExampleを改造して作ります。おそらく単純な極座標変換で大丈夫なので*1、画像座標を極座標(球面座標)値と見立てて、半径Rの球状の点群として3次元位置を計算しています。 #include "testApp.h" #define _USE_MATH_DEFINES #include <math.h> //-------------------------------------------------------------- void testApp::setup() { ofSetVerticalSync(true); // load an image from disk img.loadImage("R0010032.JPG");
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