WiiコントローラーでPyMolを制御する
ずいぶん前に加速度センサでPyMolを動かしてみたことがあるんだけど、案の定、 細かい制御が出来ないから使えねーよな、プレゼンだったら別にいいんだけどよ みたいなコメントが入っていて、やっぱワイヤレスなセンサーバーが欲しいなあと買ってしまった。 これで、PyMolいじりだ。今回使用したMoleculeはMolecule of the MonthにのっていたAdrenergic Receptorsだ。ちなみに、僕はTopoisomerasesとかが気に入っているが。 IRセンサーのほうが位置を決めやすいので動かすのがやっぱ楽チン。 IRセンサーと加速度センサーの入力を取りたいだけだったらbluetoothでやりとりできるWiiコントローラのほうがGainerよりも楽だな。
OpenCVでUSBカメラをキャプチャしてみる - I CAN ’CAUSE I THINK I CAN!
ひょんなことからモーションキャプチャシステムみたいなものを作ることになって、その実験として小規模なものを開発しているところ。キャプチャシステム自体は未完成です。 準備するもの 以下のページに従って開発環境を整える。 http://chihara.naist.jp/opencv/?%A5%A4%A5%F3%A5%B9%A5%C8%A1%BC%A5%EB 具体的にインストールしたものは次のとおり。 Visual C++ 2005 Express Edition SP1 for Windows Vista Platform SDK OpenCV IPL 経験のある人は知ってると思うけど、Platform SDKのインストールには異常に時間がかかるので、本の一冊や二冊は準備しておくといいと思う。 開発環境 使用したマシンは工人舎のSH8WP12A。USBカメラが手元にないと思っていたところ、こいつ
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
