『OpenCV 3.0 on iOS』 #yidev 第19回勉強会 - その後のその後
第19回 yidev（横浜iPhone開発者勉強会）にて、『OpenCV 3.0 on iOS』という発表をさせていただきました。 OpenCV 3.0 on iOS from Shuichi Tsutsumi 概要 OpenCV 3.0 の話、というよりは、最新版の3.0をベースとしつつ、「Core Image や vImage や GPUImage という便利で高速な画像処理ライブラリが存在する昨今においても OpenCV も依然として魅力的ですよ 」というのが発表の主題です。 なぜ今OpenCVか？ スライド内では、理由として以下の3つを提示しています。 圧倒的に機能が豊富 この点については、正直なところ Core Image、vImage、GPUImage は目じゃないかと。「2500以上のアルゴリズム・機能」と言われてもピンと来ないと思うので、具体的に「Core Image 等に
CIFilter, OpenCV, vImageを使って画像フィルタ処理をかける - Qiita
Instagramなどの写真アプリでよくある画像フィルタを作ってみます。 調べたところ、大きく3つの方法があるようです。 CIFilter を使う方法 OpenCV を使う方法 vImage を使う方法 それぞれについて、コードを交えて説明を書きます。 CIFilterを使う方法 CIFilterとは、iOS 5以降で使えるようになった、CoreImage.frameworkが提供する機能です。 CIFilterのかけ方 元画像（UIImageクラス）をCIImageオブジェクトに変換 CIFilterオブジェクトを作る CIFilterのoutputImageプロパティから、フィルタ後の画像を取得 取得した画像データ（CIImage）をUIImageに変換する ソース // 元画像を取得 UIImage *originImage = [UIImage imageNamed:@"sampl
OpenCVを利用したリアルタイムフィルタリングの基本 | DevelopersIO
お久しぶりです。CM iOS部隊所属の平井です。今回は久しぶりにOpenCVネタをやっていこうと思います。 iOS6ではCore Imageが強化され色々使えるフィルタも増えたようですが、実際業務で使おうとするとiOSのバージョンだったりで使えないことがほとんど。なのでやっぱりまだOpenCVは手放せそうにないですね。 で、今回はせっかくなので撮影中のカメラの映像をリアルタイムでフィルタするサンプルを作りたいと思います。では早速。 ちなみに今回は以下の環境を前提に説明します。 Mac OS X 10.8 Moutain lion Xcode 4.6.1 iOS SDK 6.1 iPhone 5 サンプルプロジェクトのダウンロード 今回紹介するiOSアプリのソースコードをGitHubにあげてあるのでダウンロードしてください。 hirai-yuki/RealTimeProcessing 実機に
『第３回 iphone_dev_jp 東京iPhone/Mac勉強会』で vImage について発表してきました - その後のその後
先日の記事で第２回勉強会向けに用意していた発表内容について書きましたが、本日（7/21）開催された第３回で発表の機会をいただいたので、資料とサンプルコードをアップデートして発表してきました。 iOS 5 から Accelerate.framework に追加された高速画像処理ライブラリ、vImage についての話です。 前回との差分は、サンプルコードでできる画像処理が増えたこと（回転とか膨張／収縮とか、前回記事のときから倍ぐらい対応メソッドが増えてます）と、資料でそのへんについて触れているp19〜p25あたりと、OpenCV, CoreImageとの比較を表にしたp26あたりです。 vImageのススメ（改訂版） View more presentations from Shuichi Tsutsumi 資料の内容抜粋 vImageとは Accelerate.framework内のライブラ
Kinect Hack 現状まとめ
追記 : ofxKinectを使用したデモを、今週末の日曜日、11月28日に行われる「TMUG,TKSC,PICnome合同忘年会」でやらせていただくことになりました。記事を読んで興味をもった方、ぜひお越しください。 11/28 TMUG,TKSC,PICnome合同忘年会 マイクロソフトから発売された「Xbox 360」用に開発された「Kinect」というゲーム用コントローラが、いまアツい視線を浴びています。Kinectの特徴は、デバイスを手にもったり体に装置を装着することなしに、ジェスチャーや音声認識をすることがでるという点で、それをゲームのコントローラーとして利用しようとしているわけです。 ジェスチャーの認識機能の基本的なしくみは、Kinect前部にとりつけられたレンズのひとつから、レーザーのパターンを広範囲に照射して、そのパターンの粗さや幾何学的な歪み具合から、対象物の3D構造を認
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OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス — OpenCV-CookBook
